Tendencias Musicales y Cambios en los Ciclos Economicos

UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
FACULTAD DE CIENCIAS JURÍDICAS Y SOCIALES
DEPARTAMENTO DE ECONOMÍA DE LA EMPRESA
LA PREDICCIÓN DE LOS CICLOS ECONÓMICOS
EMPLEANDO LAS TENDENCIAS MUSICALES
COMO INDICADOR DEL ESTADO DE ÁNIMO
SOCIAL
Tesis Doctoral
Luis Eduardo Díez Arcaro
2011

1. INTRODUCCIÓN
1.1. Objetivo y Estructura
ÍNDICE
1.2. Fuentes y Áreas de Conocimiento
1.3. Estudio Empírico
2. LA ECONOMÍA Y LOS FACTORES SOCIO-EMOCIONALES
2.1. Consideraciones Históricas sobre la Racionalidad
2.2. Comportamiento Económico en la Economía Clásica
2.3. Hipótesis de los Mercados Eficientes
2.5. Papel del Optimismo en Schumpeter
2.6. Historia de la Psicología Económica
2.7. Re-evaluando la Hipótesis del Mercado Eficiente
2.8. Los Heurísticos Rápidos y Frugales: ¿Un Modelo Alternativo?
2.9. Evidencias Empíricas
2.10. Apéndice
3. CIENCIA DE LAS EMOCIONES
3.1. Definición de la Emoción
3.2. Modelos de las Emociones
3.3. Aspectos Fisiológicos de las Emociones
3.3.1. Neuropsicología de las Emociones
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3.3.2. Teoría de los Tres Cerebros
3.4. Aspectos Sociales de las Emociones
3.5. Estudio de las Emociones en las Finanzas
3.6. Estudio de la Emoción Musical
3.6.1. Introducción
3.6.2. Historia de las Emociones en la Música
3.6.3. Psicología de la Música
3.6.4. Modelos de Emociones Musicales
3.6.5. Clasificación Automática de las Canciones
3.6.6. Neuropsicología en la Emoción Musical
3.6.7. Factores Sociales del Consumo Musical
4. ESTADOS DE ANIMO, CONSUMO CULTURAL, Y ECONOMÍA
4.1. Relación de la Música y las Decisiones de Compra
4.2. Contagio Cultural y Confianza del Consumidor
4.3. Modelos Económicos para Explicar la Estructura de las Canciones
Populares
4.4. La Hipótesis de Seguridad Ambiental
4.5. Apéndice: Definición de Términos Musicales
5. TENDENCIAS MUSICALES Y SITUACIÓN ECONÓMICA. MODELO
DE REDES NEURONALES
5.1. Introducción
5.2. Estudios Empíricos Relacionados
5.3. Hipótesis 1
5.4. Hipótesis 2
5.5. Definiciones: Midiendo la Música Popular
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5.5.1. La Semana de Ventas
5.5.2. Billboard Hot 100
5.5.3. Cambios de Criterio en el Hot 100
5.6. Definiciones: El Concepto de Recesión
5.7. Análisis Exploratorio
5.7.1. Música antes de Mayo de 1966
5.7.2. Diciembre 1968
5.7.3. Enero 1973
5.7.4. Crash de 1987
5.7.5. Crisis Asiática 1989-1990
5.7.6. Conclusión
5.8. Modelado Mediante Redes Neuronales Artificiales
5.8.1. Introducción
5.8.2. Redes Neuronales Supervisadas
5.8.3. Resultados del Modelo y Análisis de Sensibilidad
5.9. Relación entre la Volatilidad de la Música Pop y la Volatilidad del
S&P
6. CONCLUSIONES Y LIMITACIONES
BIBLIOGRAFÍA
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1. INTRODUCCIÓN
Puedo calcular el movimiento de las estrellas, pero no la locura de los
hombres. 1
1.1. Objetivo y Estructura
Gran parte del pensamiento económico ortodoxo actual explica el
comportamiento económico sobre la base de una noción de racionalidad que prescinde de
las emociones de los agentes económicos. Sin embargo, cada día se hace más evidente
que los criterios de racionalidad desarrollados hasta el momento no explican muchos de
los comportamientos reales que observamos en dichos agentes.
La propuesta que intentamos contrastar en este trabajo y que empieza a emerger
en el campo del pensamiento económico es la de que las emociones juegan un papel
importante en la toma de decisiones económicas y que su inclusión en los modelos puede
explicar mejor la evolución de las magnitudes más significativas del sistema económico.
Para contribuir a reforzar la validez de esta nueva línea de pensamiento, en este trabajo
tratamos de demostrar que existe una relación entre el estado de ánimo social, medido a
través del carácter emocional de las canciones de moda, y la evolución de un indicador
macroeconómico como el PIB. De forma más general, este estudio pretende poner de
manifiesto la importancia de adoptar un enfoque informado por factores psicológicos y
sociales en el estudio de las decisiones económicas.
Para ello, en el Capítulo II, partiremos de una revisión del papel adjudicado al
1 Atribuido a Isaac Newton por Warren Buffett:
Alice Schroeder, The snowball : Warren Buffett and the business of life (New York:
Bantam Books, 2008).
4

concepto de racionalidad en el análisis de la toma de decisiones y en la economía clásica.
A continuación, evaluaremos diferentes corrientes de pensamiento contrarias a estas
teorías, mostrando que existen numerosas evidencias que apuntan hacia la importancia de
los factores psicológicos en las decisiones económicas.
El Capítulo III complementará las teorías anteriores explorando los modelos que
aportan conocimiento sobre la naturaleza, efectos fisiológicos, y formas de clasificar las
emociones. Prestaremos especial atención a los fenómenos de contagio emocional y a la
función de las emociones en las decisiones financieras. Finalmente, estudiaremos como
ciertas estructuras musicales modifican las emociones y como las personas utilizan la
música como una herramienta para regular sus emociones y amoldarse al estado de ánimo
de su entorno.
El Capítulo IV resumirá ciertos estudios más específicamente relacionados con los
objetivos de esta investigación en el área del marketing y en el estudio de la relación
entre las expresiones culturales de las percepciones de riesgo, la confianza en el futuro, y
sus efectos sobre el PIB.
La fase empírica se encuentra contenida en el Capítulo V, en donde se aplican e
integran los conocimientos teóricos anteriores para plantear dos hipótesis relativas a la
relación entre las características de las canciones populares y la fase del ciclo económico.
Definimos los conceptos económicos relevantes y los distintos instrumentos para medir la
popularidad de las canciones y su carácter emocional. Finalmente, realizamos un modelo
de redes neuronales que plasma la relación entre las distintas variables musicales y la
variación del PIB de los EEUU.
5

El Capítulo VI, dedicado a las conclusiones, sintetiza los logros alcanzados por
esta investigación y las limitaciones a las que se ha visto sujeta.
1.2. Fuentes y Áreas de Conocimiento
Teniendo en cuenta, como hemos dicho anteriormente, que el razonamiento
presentado diverge en ciertos aspectos del pensamiento económico ortodoxo,
comenzaremos estudiando detenidamente tanto la literatura más reciente como la
evolución del pensamiento económico en lo relativo a las bases teóricas de estas
afirmaciones. El punto de partida será el estudio de los principios teóricos que han
sustentado el llamado enfoque de “caja negra” en la observación del comportamiento
económico, según el cual los procesos mentales subyacentes a la toma de decisiones no
deben ser tomados en cuenta en el diseño de modelos económicos por hallarse fuera del
alcance del estudio científico. Dicho enfoque se hace evidente en el paradigma del homo
economicus y en la hipótesis de eficiencia de los mercados.
Aun siendo esta la visión preponderante, no ha sido la única. Estudiaremos los
aportes de la psicología económica, así como la obra de teóricos como Keynes,
Schumpeter, Mitchell, o Katona. Estos autores interpretaron de distintas maneras el papel
del optimismo en las decisiones económicas y sus efectos sobre los ciclos económicos.
Entre la literatura más reciente, resumiremos los avances logrados en el campo de las
finanzas conductistas a través del trabajo de autores pioneros como Kahneman, Tversky,
Shiller, o Thaler, y pasaremos revista a los avances del campo del marketing, que en
muchas instancias sí ha tenido en cuenta los procesos psicológicos involucrados en la
6

toma de decisiones; si bien centrándose en un subconjunto de dichas decisiones: las
decisiones de consumo. En el Capitulo IV realizaremos una revisión extensa de la
literatura de marketing que ha estudiado los efectos de la música sobre distintos
comportamientos de naturaleza económica en las personas.
El modelo tradicional en sus diferentes variantes subsume en el ideal de
racionalidad dos ideas: optimización de alguna función (por ejemplo, de la utilidad
esperada) e independencia en la toma de decisiones (no-correlación entre los agentes).
Estos son conceptos extremadamente potentes y han permitido incluso que autores como
Becker apliquen el modelo económico a numerosas áreas de la vida como el consumo de
drogas o las decisiones maritales. Becker fue un innovador en la aplicación de esas
herramientas con su trabajo en economía social, al considerar el entorno social –el capital
social– junto con los bienes y servicios en su modificación de la función de utilidad. 2 En
el Capitulo II, reflejaremos planteamientos alternativos a estos. Por un lado, alternativas
al modelo optimizador como las de Gigenrenzer y sus “heurísticos rápidos y frugales” y
por otro, numerosas evidencias de la existencia de correlaciones entre las decisiones de
las personas, los cuales se encuentran descritos en la literatura como “sesgos
irracionales.” Si bien algunos de estos sesgos son de naturaleza individual, los
fenómenos de contagio e imitación parecen ser los mas contrarios a este modelo
económico.
En el Capítulo III exploramos conocimientos relativos a otras áreas de estudio que
abordan aspectos que hasta hace poco se consideraban como anti-económicos pero que
2 Gary Stanley Becker and Kevin M. Murphy, Social Economics: Market Behavior in a
Social Environment (Cambridge, MA: Harvard University Press, 2000).
7

son relevantes al análisis del comportamiento económico desde una perspectiva
psicológica. En primer lugar definiremos el concepto de emoción y sus diferentes
variantes –“afecto,” “ánimo,” o “activación”– y estudiaremos el estado actual del estudio
científico de estos fenómenos, incluyendo los distintos tipos de modelos que se emplean
para clasificarlos. Así mismo, repasaremos la literatura que estudia los aspectos
fisiológicos de las emociones, tanto los neuronales –en el área de la neuropsicología–
como los propiamente psicofísicos –el pulso o la sudoración de las palmas–. Tampoco
olvidaremos los aspectos sociales de la emoción –tanto su demostrado contagio como su
función social unificadora– a través de los modelos pertinentes.
A continuación se pasa revista a la literatura especializada que ha estudiado el
efecto de las emociones sobre las decisiones financieras y en la música. Este último es
un campo extenso que muestra antecedentes en la obra de Aristóteles y Platón, numerosos
pensadores del periodo Barroco, seguido por un renovado enfoque científico en la década
de los cincuenta que ha generado una rama en el campo de la informática dedicado a
obtener algoritmos para clasificar automáticamente las canciones por su contenido
emocional. De forma paralela, repasaremos las investigaciones que demuestran
reacciones neurológicas y psicosomáticas ante distintos rasgos musicales; y las teorías
que explican la función de la música como “herramienta social.”
Desde los estudios del periodo Barroco hasta mediados del siglo XX no se
realizaron avances significativos en el estudio de la emoción musical. Los primeros
estudios surgieron en el campo de la psicología cognitiva, con investigadores como
Peretz y Dissanayake, la cual investigó los procesos de adquisición musical materno-
8

filiales. El análisis musical ha estado históricamente basado en el análisis de la partitura
escrita, y este sigue siendo el método primordial de análisis. Esto refleja un enfoque
eurocéntrico, ya que requiere una tradición de comunicación musical por medio de la
notación escrita. Sin embargo la invención de medios de grabación y reproducción de
sonidos junto con el auge del enfoque afroamericano en la música popular del siglo XX
han hecho que el análisis de la partitura sea menos relevante. 3 En su lugar han surgido
otros métodos de medición y análisis basados en el sonido físico junto con nuevos
paradigmas de interpretación. En el punto de intersección entre la medición acústica y la
percepción musical se encuentran los indicadores psicoacústicos, que permiten medir
algunas de las cualidades musicales físicas que producen las emociones. Estas técnicas
de medición pertenecen al campo de la extracción de información musical (conocido por
sus siglas en ingles: MIR 4 ).
Establecidas estas bases teóricas, el Capitulo IV aglutina las investigaciones
empíricas sobre ciertas relaciones señaladas anteriormente. En primer lugar, la relación
entre diferentes parámetros de una pieza musical, la emoción que provoca en sus oyentes,
y varios tipos de decisiones económicas (de consumo, de retención de marca, de tiempo
de espera, entre otras) ha sido ampliamente documentada. Así mismo, otros estudios han
demostrado que existen relaciones entre el nivel de optimismo hacia el futuro medido en
las encuestas y la variación del PIB del siguiente año. Otros trabajos han profundizado
3 El enfoque afroamericano hacia la interpretación musical se caracteriza por tener
aspectos improvisatorios, un ideal de sonido basado en la heterogeneidad y una forma
de transmisión predominantemente oral.
4 Perfecto Herrera et al., “The discipline formerly known as MIR,” in International
Conference on Music Information Retrieval, 2009.
9

en este sentido estudiando como se refleja el optimismo (o su opuesto, el pesimismo) en
los medios masivos de comunicación –como revistas, letras de las canciones populares, o
discursos presidenciales– y su relación con el PIB, demostrando la existencia de
relaciones e incluso cierto valor predictivo en estas mediciones. Finalmente, otros
estudios han pretendido demostrar que ciertos elementos de la estructura de las
canciones, como el tempo y la longitud de la canción obedecen a una serie de indicadores
económicos, sin resultados evidentes.
Por tanto, se puede afirmar que tanto la música como los mercados están
relacionados con comportamientos irracionales que tienen una explicación evolutiva,
como la aversión a la pérdida o el instinto de imitación. La teoría económica ha
comenzado recientemente a dar cuenta del papel de estos fenómenos psicológicos en las
decisiones financieras, midiéndolos e incluyéndolos en diferentes modelos de
comportamiento económico. Hasta ahora, estos avances no han creado un marco teórico
alternativo a las consideraciones económicas tradicionales pero sí se están modificando
muchas de las hipótesis básicas como las teorías de la utilidad esperada y la eficiencia de
los mercados. Uno de los retos metodológicos mas importantes –desde el punto de vista
económico– en el estudio de los factores irracionales (que otros autores denominan
adaptativamente racionales) en la toma de decisiones es la dificultad de medirlos
objetivamente. Hasta la década de los cincuenta, no existía un modelo contrastado para
el estudio de las emociones humanas, por no considerarse un campo apto para la
exploración científica. La aparición y desarrollo del campo de la psicología cognitiva, así
como de diversas técnicas como la resonancia magnética funcional van abriendo nuevas
10

vías para explicar los procesos mentales del ser humano. De manera paralela, en relación
con la emoción musical que se explicaba tradicionalmente con teorías de carácter
prescriptivo sin fundamento empírico, los avances recientes en psicoacústica han abierto
el camino al desarrollo de nuevas técnicas de medición de la emoción musical. Algunas
de estas técnicas están recogidas en el incipiente campo del MIR (Music Information
Retrieval), que utiliza procesos informáticos para analizar y catalogar piezas musicales.
11

1.3. Estudio Empírico
Las referencias a indicadores económicos poco convencionales son frecuentes en
la prensa escrita. 5 Anecdóticamente, la música popular y las finanzas se suelen dar por
relacionadas. Es difícil imaginarse la música de baile de los felices años veinte sin la
correspondiente burbuja bursátil, el pop-rock optimista de los ochenta sin su crecimiento
sostenido, o los inquietos hits de los noventa sin sus excesos económicos. Sin embargo,
hasta ahora no se había realizado ningún estudio en profundidad de dicha relación. Esto
es debido, en parte, a que el estudio de las humanidades tradicionalmente no ha hecho
uso de las herramientas matemáticas comúnmente usadas en las ciencias sociales como
parte de su metodología científica. El argumento generalmente esgrimido es que los
análisis estadísticos son incapaces de capturar el contenido cultural de un texto, un
cuadro, o una canción. Sin negar la validez de esta afirmación, un reciente campo de
5 Por ejemplo, véase:
Mike Barthel, “Can We All Stop Saying That Pop Music Reflects The Economy,
Please?,” Idolator: Music News, Reviews, And Gossip, January 12, 2009,
http://idolator.com/5129673/; Michele Debreceni, “Will Pop Music's Bubble Burst
With the Economy?,” FOXNews.com, August 16, 2001,
http://www.foxnews.com/story/0,2933,32177,00.html; Chandra Orr, “Odd Economic
Indicators,” The Bluffton News-Banner, January 18, 2010, http://www.newsbanner.com/index/news-app/story.15231/menu./sec./home.;
Carl Bialik, “Off-the-Wall
Tallies of Jackson's Sales,” WSJ.com, July 15, 2009,
http://online.wsj.com/article/SB124760651612341407.html; Patrick Tucker, “Pop
Music as an Economic Indicator,” The Futurist, April 2010, http://www.wfs.org/J-
F2010/Trendpop.htm; Alexis Petridis, “Things really must be bad - AC/DC are No 1
again,” The Guardian, October 27, 2008,
http://www.guardian.co.uk/music/2008/oct/27/acdc-music-recession; Maureen Farrell,
“Uncommonly Clever Economic Indicators,” Yahoo! Finance, September 28, 2009,
http://finance.yahoo.com/banking-budgeting/article/107795/uncommonly-clevereconomic-indicators.html;
Steven Levitt, “What Do U.S. Oil Production and Mick
Jagger Have in Common?,” NYTimes.com, September 25, 2008,
http://freakonomics.blogs.nytimes.com/2008/09/25/.
12

investigación conocido como las humanidades digitales (digital humanities) integra la
tecnología en sus métodos de investigación para modelar nuevos aspectos y relaciones
entre los diferentes objetos culturales. Cualquier análisis de fenómenos musicales que
adopte un formato apto para la comparación con variables financieras estará integrado en
este reciente campo.
Un posible vínculo entre las características de la música popular de un periodo y
las decisiones económicas agregadas (medidas por medio de indicadores económicos) es
el estado de ánimo social. Demostraremos que los estados de ánimo son fenómenos
altamente contagiosos que se extienden a través de los medios de comunicación masivos;
y que afectan la toma de decisiones en general y la económica en particular a través de la
modificación de las expectativas. Paralelamente, revisaremos estudios que demuestran
que el estado de ánimo social se refleja en los productos culturales (por ejemplo, las
revistas, la televisión, o la música pop).
Continuando estas investigaciones, realizamos el primer estudio científico que
compara un conjunto amplio de características puramente musicales en la canciones pop
(al contrario de otros que utilizan las letras, o sólo uno o dos parámetros musicales),
como indicativo del estado de ánimo social, y elabora un modelo para relacionarlas con
las variaciones en el PIB de los EEUU. Basándonos en el estado actual de conocimiento
de los estados de ánimo y su dimensión social, presentamos un modelo conceptual para la
interpretación y el estudio del estado de ánimo social. Para ello partimos de un análisis
cualitativo en la línea tradicional del análisis musical. De dicho análisis, fundamentado
en la literatura sobre percepción musical, extrajimos diez características musicales que
13

afectan al nivel de activación –lo excitante que es una pieza musical–. Medimos estas
características en las canciones más populares durante las 2607 semanas entre 1960 y
2009, obteniendo datos anualizados con la suma del número de semanas en las que se
dieron estas características. Una vez agregados los datos y comprobada la adecuación de
las variables, elaboramos un modelo mediante la metodología de las redes neuronales. A
continuación, interpretamos los resultados para comprobar si apoyan las hipótesis sobre
las que se sustenta este trabajo. Finalmente, mostramos las limitaciones a las que se ha
visto sometido el presente estudio y las futuras líneas de investigación que quedan por
explorar.
Mejorar nuestra comprensión del comportamiento y de la relación entre diferentes
fenómenos sociales es un campo de estudio novedoso que puede verter luz sobre las
tendencias que “marcan el compás” al cual se desarrolla la marcha socioeconómica y
ayudarnos a profundizar en el concepto de estado de ánimo social.
14

2. LA ECONOMÍA Y LOS FACTORES SOCIO-EMOCIONALES
Dejando a un lado la inestabilidad debida a la especulación, existe la
inestabilidad que se debe a la característica de la naturaleza humana,
según la cual una gran proporción de nuestras actividades positivas
dependen más del optimismo espontáneo que de una expectativa
matemática, ya sea moral, hedonista o económica. Probablemente, la
mayor parte de nuestras decisiones para hacer algo positivo, cuyas
consecuencias se irán presentando en los días venideros, pueden ser sólo
consideradas como un resultado de los espíritus animales. 6
2.1. Consideraciones Históricas sobre la Racionalidad
Las interpretaciones que se han ido haciendo a lo largo de la historia sobre el
concepto de racionalidad pueden considerarse como un dilema epistemológico de base
psicológica. 7 La primera distinción entre aquello que puede ser demostrado (esto es, las
cosas que se pueden saber con certeza absoluta; por ejemplo las demostraciones
matemáticas o los dogmas religiosos) y lo que solamente es probable surge por primera
vez en la obra Aristóteles. A mediados del siglo XVII, tras la Reforma y la Contra-
Reforma europeas, el concepto de certeza fue reducido para incluir sólo lo racional. La
búsqueda de un método que guiase la toma de decisiones según el criterio de racionalidad
dio lugar a la teoría de las probabilidades. El nacimiento de este campo matemático suele
identificarse con el intercambio epistolar sobre problemas con juegos de azar entre Blaise
Pascal y Pierre Fermat de 1654. La primera aproximación al problema de definir el
6 John Maynard Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money (New
York: Harcourt, Brace, 1936), 161; Miguel Angel Galindo Martin, “El papel del
empresario en la obra de Keynes,” Información Comercial Española, ICE, no. 845
(2008): 65-6.
7 Gerd Gigerenzer and Reinhard Selten, Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox
(The MIT Press, 2001), 2.
15

comportamiento racional fue la de elegir la alternativa que maximizase el valor esperado.
Figura 2.1: Fórmula Matemática del Valor Esperado
∑ p i v i
Esta nueva forma de ver la racionalidad no fue solo una revolución en la forma de
percibir las decisiones humanas, sino también una revolución moral, como ilustra la
argumentación de Pascal sobre la racionalidad de creer en Dios. El matemático propuso
que el interés propio racional obliga al individuo a creer en Dios dado que por muy
pequeñas que sean las posibilidades, las expectativas positivas son infinitas (salvación
eterna para los creyentes, y viceversa).
Esta primera definición del comportamiento razonable en términos del valor
esperado fue puesta en duda al considerar diversas situaciones donde la respuesta de una
persona culta parecía desviarse de lo que indicaría el valor esperado. El primer gran
conflicto fue la llamada paradoja de San Petersburgo, basada en un juego de apuestas
monetarias:
Nos ofrecen tirar una moneda repetidas veces. Si sale cara a la primera recibimos
1 euro, si sale a la segunda 2 euros, si sale a la tercera 4 euros y así
sucesivamente.
Si evaluamos el valor esperado, el resultado sería infinito (véase la figura 2.2).
Sin embargo, la mayor parte de la gente no estaría dispuesta a pagar más que una
cantidad finita y no muy elevada por participar.
16

∑ p i v i = 1
2
Figura 2.2: Paradoja de San Petersburgo
×$1 1
4
×$ 2 1
8
1
×$ 4.. . ×$ n. . .
n
2
Este juego fue bautizado como una paradoja no porque representase una paradoja
lógica, sino porque la teoría matemática predecía un resultado muy apartado de la
realidad. Para resolver esta discrepancia, Daniel Bernoulli propuso sustituir la
maximización del valor esperado por la maximización de la utilidad esperada. Es decir,
Bernoulli modeló un rasgo psicológico: la utilidad que proporciona el dinero depende de
la cantidad que uno tenga previamente y por tanto el retorno marginal del dinero es
decreciente. La forma en la que expresó este hecho matemáticamente fue mediante una
función logarítmica entre el valor del dinero y su utilidad.
La paradoja de San Petersburgo fue la primera en una seria de juegos de apuestas,
como la paradoja de Allais o la paradoja de Ellsberg que llevaron a reconsiderar la teoría
de la racionalidad. A principios del siglo XIX se incorporó la idea de que existen varias
maneras de definir las expectativas: a través de la media aritmética, la media geométrica,
o la mediana; así como distintas maneras de modelar el riesgo midiendo la variabilidad
alrededor del valor esperado con diversos métodos. Esta ambigüedad fue percibida como
un fracaso en el intento de encontrar una única definición matemática del
comportamiento racional, y se convirtió en una de las principales razones por las que esta
línea de investigación fue abandonada por la mayor parte de los matemáticos alrededor
de 1840. Sin embargo, esta corriente intelectual recobró fuerzas a mediados del siglo
XX. Al igual que Bernoulli, muchos investigadores contemporáneos intentaron resolver
17

las diferencias entre el enfoque descriptivo y el enfoque prescriptivo modificando las
funciones de utilidad o de probabilidad, al mismo tiempo que conservaban el objetivo de
maximización u optimización.
Este proceso explica como en los años cincuenta y sesenta el concepto de
comportamiento razonable que había surgido en la Ilustración reapareció transformado en
el concepto de racionalidad en las áreas de Economía, Psicología, y otros campos. Este
concepto de racionalidad estaba generalmente asociado a la optimización (maximización
o minimización) de alguna función. Previamente, los pensadores económicos asumían
que la gente estaba motivada por el “interés propio” y el término “racionalidad” se
utilizaba sólo ocasionalmente. De forma parecida, la corriente imperante en Psicología
antes de 1950 asumía que era posible comprender la mente humana sin cálculos de
probabilidades ni buscar la optimización. Después de 1950, este enfoque se fue
modificando a través del desarrollo y la institucionalización de las herramientas de
inferencia estadística. Una vez que estos métodos se asumieron como parte de la rutina
diaria de investigación en el laboratorio, fueron propuestas por los investigadores como
modelos para explicar los procesos cognitivos. El análisis de la varianza de Fisher se
convirtió en un mecanismo de atribución causal, y la teoría de la decisión de Neyman-
Pearson se convirtió en un modelo para la detección y discriminación de estímulos. Este
proceso, que Gigenrenzer describe como de herramienta-a-teoría, 8 condujo a que el
esquema mental imperante para comprender los procesos cognitivos estuviera basado en
el cálculo de probabilidades, utilidades, y decisiones óptimas. De forma paralela, en
Biología se desarrolló la teoría del forrajeo óptimo, y en el campo de Inteligencia
8 Gigerenzer and Selten, Bounded Rationality.
18

Artificial se quiso diseñar agentes racionales similares a los animales “óptimos” –con una
representación completa de su entorno y grandes capacidades de computación para
calcular el comportamiento óptimo.
Simultáneamente, aparece el concepto de “racionalidad limitada” desarrollado por
Simon. 9 Esta idea utiliza la metáfora de las tijeras para explicar el comportamiento
humano. Una hoja de la tijera representa los limites cognitivos de las personas reales y la
otra la estructura del entorno. Las mentes humanas, que tienen a su disposición
cantidades limitadas de tiempo, conocimientos, y otros recursos, pueden sin embargo
lograr el éxito aprovechándose de la estructura de su entorno. Existen características
estructurales en el entorno que permiten simplificar el proceso de toma de decisiones.
Según este autor, para lograr una buena comprensión de la mente humana es insuficiente
estudiar una sola hoja de las “tijeras”; hay que utilizar ambas hojas para que funcionen.
Por tanto, estos modelos de racionalidad limitada describen no tanto el resultado de las
decisiones como la forma en que se realiza un juicio o se toma una decisión (los procesos
heurísticos), sin utilizar el concepto de optimización.
Esto no implica obligatoriamente que los resultados frutos de estas estrategias no
optimizadoras sean peores. En situaciones de incertidumbre, las estrategias
optimizadoras a menudo se basan en suposiciones inciertas. En consecuencia, las
estrategias optimizadoras pueden dar tantos resultados como suposiciones se hagan. En
estos casos de la vida real, las heurísticas robustas y simples pueden tener tanto o más
éxito que las estrategias de optimización.
9 Ibid., 4.
La anterior definición del concepto de racionalidad limitada no es la única y
19

existen otras que difieren significativamente. Por un lado, la optimización con
restricciones también se llama ocasionalmente racionalidad limitada. Este tipo de
optimización busca incluir en sus cálculos ciertos costes como los de búsqueda de
información. Mientras que en los modelos de racionalidad perfecta se asume que toda la
información es instantánea y está gratuitamente disponible, los humanos y los animales
del mundo real tienen que buscar la información. Existen dos clases principales de
información que pueden ser objeto de búsqueda: alternativas (por ejemplo, entre tipos de
coche) e indicadores (es decir, razones y elementos predictivos cuando estamos
decidiendo entre varias alternativas). La búsqueda se puede realizar dentro de la mente
humana (en la memoria) o fuera de ella (por ejemplo, en concesionarios, en Internet,
etc.). Los costes de búsqueda interna son tiempo y atención, los costes de búsqueda
externa suman a los anteriores recursos como dinero. Los recursos limitados afectan a las
instituciones, a los humanos, a los animales, y a los agentes artificiales. Los modelos de
optimización que tienen en cuenta la búsqueda limitada, se conocen como modelos de
optimización con costes de decisión, o modelos de optimización con restricciones.
Stigler utilizo el ejemplo de la persona que quiere comprar un coche usado, el cual aborta
su búsqueda una vez los costes de continuarla excedería los beneficios de seguir
buscando. 10 Esto se conoce como regla de parada óptima. El problema fundamental con
esta forma de optimización es que este tipo de análisis coste-beneficio puede exigir
grandes cantidades de conocimiento, lo cual implicaría un meta-análisis coste-beneficio
sobre la conveniencia de realizar el primer análisis coste-beneficio, y así ad infinitum. En
10 George J. Stigler, “The Economics of Information,” The Journal of Political Economy
69, no. 3 (June 1961): 215-6.
20

unas circunstancias de esta índole, la capacidad de cálculo necesaria para realizar las
operaciones matemáticas requeridas puede sobrepasar las capacidades de una persona
normal.
Otra vertiente en la definición de la racionalidad limitada desde los años setenta
ha sido la de documentar las divergencias entre el comportamiento “normal” (es decir, el
que sigue cierta reglas lógicas o probabilísticas) y las decisiones humanas. De forma
opuesta al razonamiento que siguió Bernoulli, los autores que siguen esta definición de la
racionalidad consideran implícitamente que lo errado es la menta humana, y no el
modelo o norma con el que intentan explicar su funcionamiento. Estas divergencias
reciben el nombre de “falacias” o “sesgos.” Por ejemplo, la “falacia de las tasas base” o
la “falacia de la conjunción,” las cuales se atribuyen a la “racionalidad limitada” de las
personas. Este enfoque también recibe el nombre de finanzas conductistas (en inglés:
behavioral finance).
2.2. Comportamiento Económico en la Economía Clásica
[La economía política] no versa sobre la totalidad de la naturaleza humana
en sus interacciones con la sociedad, ni con la totalidad de la conducta del
hombre en la sociedad. Únicamente se preocupa del hombre como un ser
que desea poseer riqueza, y que es capaz de juzgar la eficacia comparativa
de los distintos medios para obtener ese fin.
[Esto es una] definición arbitraria del hombre, como un ser que
inevitablemente hace aquello por lo que pueda obtener la mayor cantidad
de necesidades, comodidades y lujos, con la menor cantidad de trabajo y
esfuerzo físico posibles. 11
11 John Stuart Mill, Essays on some unsettled questions of political economy (J.W.
Parker, 1874).
21

La economía clásica tal como la conocemos actualmente está basada sobre el
paradigma del homo economicus. Este término fue utilizado por primera vez hacia
finales del siglo XIX por los críticos del trabajo de John Stuart Mill en economía
política. 12 Anteriormente, los comportamientos económicos ya se venían interpretando
desde una perspectiva de racionalidad. 13 Esta interpretación de la racionalidad supone
que en un entorno de incertidumbre las personas toman decisiones en función de la
utilidad esperada. La teoría de la utilidad esperada fue formalmente aplicada al
comportamiento económico en la obra de von Neumann y Morgenstern, aunque ya hemos
estudiado como esta teoría tiene antecedentes en el trabajo de Bernoulli entre otros. 14
El concepto de homo economicus es un concepto utilizado para explicar el
comportamiento del ser humano como tomador de decisiones económicas racionales
(decisiones de consumo y de inversión, entre otras) basándose en la utilidad esperada de
dicha decisión. Si todos los participantes de una economía se comportan de la misma
manera, asumiendo una economía de mercado, los mercados se desenvuelven de una
manera que la literatura ha descrito como “eficiente.”
2.3. Hipótesis de los Mercados Eficientes
La hipótesis de los mercados eficientes considera que los precios de mercado
reflejan total e instantáneamente la información disponible y por tanto tienden siempre
12 Joseph Persky, “Retrospectives: The Ethology of Homo Economicus,” The Journal of
Economic Perspectives 9, no. 2 (Spring 1995): 221-231.
13 Adam Smith, Wealth of Nations (Prometheus Books, 1991).
14 John Von Neumann et al., Theory of games and economic behavior (Greenwood
Publishing Group, 2007).
22

hacia el valor fundamental de los títulos; fenómeno que se conoce como racionalidad de
mercado. Fama clasificó en tres categorías la eficiencia de los mercados según los
supuestos que se tomen con respecto a la información disponible. 15 Estas tres categorías
reciben el nombre de forma débil, forma semi-fuerte, y forma fuerte de la hipótesis de
eficiencia de los mercados.
En la forma débil el autor considera que toda la información contenida en los
precios históricos está reflejada en los precios actuales, mientras que la forma semi-fuerte
incluye también la información disponible al público en general. Finalmente, Fama
define la forma fuerte como aquella en la que toda la información, sea pública o privada,
está reflejada en los precios de los títulos.
Una de las conclusiones de la hipótesis de los mercados eficientes es que si dicha
hipótesis se cumple en alguna de sus formas, las posibilidades de especular y obtener
ganancias que no sean fruto de la mera suerte se va reduciendo de forma que en la forma
fuerte de la hipótesis, obtener beneficios de forma no-aleatoria sería imposible. Esto es
debido a que todo lo que cualquier inversor pudiera saber en el presente ya se habría
descontado en los precios, por lo que ninguna decisión de inversión sería más acertada
que tirar unos dados (o decirle a un mono que elija acciones tirando dardos, por poner
otro ejemplo notorio). 16
Un concepto relacionado es el modelo del recorrido aleatorio (random walk
model). El modelo del recorrido aleatorio supone que los rendimientos sucesivos son
15 Eugene F. Fama, “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical
Work,” The Journal of Finance 25, no. 2 (May 1970): 383-417.
16 Burton G. Malkiel, A Random Walk Down Wall Street: The Best and Latest Investment
Advice Money Can Buy, 6th ed. (W. W. Norton & Company, 1996).
23

independientes y que los rendimientos están idénticamente distribuidos en el tiempo. El
modelo del recorrido aleatorio es una versión restringida del modelo del juego justo. En
el modelo del juego justo no se requieren distribuciones con rendimiento idéntico en los
distintos periodos ni implica que los rendimientos sean independientes en el tiempo. Si
se cumple la hipótesis del recorrido aleatorio, se debe cumplir la hipótesis del mercado
eficiente con respecto a los rendimientos pasados (pero no al revés). Así pues, la
evidencia que soporta el modelo del recorrido aleatorio es evidencia que soporta la
eficiencia con respecto a los rendimientos pasados.
La forma débil de la hipótesis del mercado eficiente sugiere que no hay relación
entre los precios pasados y futuros de los títulos, sino que son independientes en el
tiempo. Como hemos visto anteriormente, la hipótesis del mercado eficiente mantiene
que los precios actuales reflejan toda la información disponible. Dado que la información
se presenta de forma aleatoria, esto supone que hay poco o nada que ganar del estudio de
los precios pasados del título.
La literatura ha aplicado dos enfoques principales para comprobar la forma débil
de la hipótesis del mercado eficiente: pruebas de independencia y pruebas de normas de
negociación. Las pruebas de independencia han examinado el grado de correlación entre
los precios del título en el tiempo y han encontrado que esta correlación es relativamente
pequeña (de -0,10 a 0,10) y estadísticamente no significativa. Esto indica que los
cambios de precios del título son independientes respecto a si mismos en el pasado. Otro
tipo de pruebas relacionadas son las basadas en la frecuencia y extensión de las rachas en
los datos de los precios de la acción. Las rachas pueden esperarse en cualquier serie de
24

datos generada mediante procesos aleatorios. Por ello, una serie de datos independiente
no debe producir más persistencias en el signo de lo que se espere de un proceso de
generación de números aleatorios. Estas pruebas también han indicado que los
movimientos del precio de las acciones son independientes en el tiempo (con posibles
excepciones para las acciones pequeñas). Los profesionales del mercado, y en especial
los que utilizan el análisis técnico, mantienen que las pruebas de independencia –
estudios de correlación y rachas – son demasiado rígidos para testar la forma débil de la
hipótesis de los mercados eficientes. Por ello, los investigadores académicos
desarrollaron pruebas adicionales, conocidas como tests de reglas de negociación o tests
de filtros.
Los tests de normas de negociación son otra categoría de pruebas que sirven para
comprobar si los movimientos pasados en el precio de los títulos ayudan a predecir
movimientos futuros. Estas pruebas determinan si una regla de negociación basada en
datos pasados de precios y volumen puede llegar a superar una estrategia comprar y
mantener. La idea es simular las condiciones reales bajo las cuales se usan las normas de
negociación y determinar a continuación si generan rendimientos superiores después de
considerar los costes de transacción y el riesgo. Los resultados de los tests de
independencia y reglas de negociación no desmienten la forma débil de la hipótesis de los
mercados eficientes. Los precios de los títulos son independientes en el tiempo,
moviéndose bajo el modelo de un recorrido aleatorio. Esta vertiente de la investigación
académica ha sido criticada por supuestamente ser incapaz de reflejar el criterio personal
que un técnico con experiencia aporta a la lectura de los datos. Existe también la crítica
25

formal de que existe un número infinito de reglas de negociación y no todas ellas han
sido ni pueden ser probadas. Sin embargo, la investigación sobre la forma débil de la
hipótesis del mercado eficiente parece sugerir que los precios se mueven
independientemente en el tiempo; los movimientos pasados no se pueden usar para
predecir fácilmente el futuro y por tanto el análisis técnico ofrece un valor limitado.
La forma semi-fuerte de la hipótesis de los mercado eficientes mantiene que toda
la información pública ya esta descontada en el valor de un título y, por ello, no se puede
usar el análisis fundamental para determinar si un título está infra- o supra- valorado.
Según este planteamiento, cuando una sociedad anuncia algo los inversores de todo el
país valoran la información con igual velocidad. De acuerdo con la forma semi-fuerte de
la hipótesis de los mercados eficientes, los inversores no sólo asimilan la información
muy rápidamente sino que son capaces de ver consecuencias económicas a través de
meros cambios en la información contable.
Las implicaciones de esta forma de la hipótesis del mercado eficiente para el
análisis fundamental son que si los valores de la acción se basan ya en toda la
información pública disponible realizar un análisis fundamental de dicha empresa no
puede aportar valor añadido. Aun cuando hay quien sugiere que el análisis fundamental
puede no conducir a beneficios superiores en un entorno de un mercado eficiente, es el
análisis fundamental mismo el que logra la eficiencia del mercado. Como todo el mundo
esta haciendo análisis fundamental, queda poco para la información no absorbida o no
digerida. Por ello, es improbable que una persona adicional haciendo análisis
fundamental logre mayor introspección. Aunque la forma semi-fuerte de la hipótesis del
26

mercado eficiente tiene un soporte académico, los estudios demuestran anomalías o
desviaciones de la proposición básica de que el mercado es eficiente en este sentido. Así
pues, aun cuando es posible que la gran mayoría de los analistas sean incapaces de ver
mas allá de lo que ya ha hecho la gran masa, no es ilógico suponer que existan
excepciones. Pudiera ser que algunos analistas tuvieran una percepción extraordinaria y
capacidad para analizar información públicamente disponible para lograr conocimientos a
los que otros no pudieran acceder. El debate académico se centra no tanto en probar si el
mercado es eficiente en un sentido semi-fuerte, sino sobre el hecho de si los
investigadores están probando apropiadamente la eficiencia.
La forma fuerte de la hipótesis de los mercados eficientes va más allá y afirmar
que los precios reflejan no sólo toda la información pública sino absolutamente toda la
información. Así pues, además de las anteriores consideraciones se parte de la hipótesis
de que la información privilegiada se descuenta inmediatamente en el valor de los títulos
y que ningún grupo de participantes del mercado o inversores tiene acceso monopolístico
a la información. Si este fuera el caso, entonces no se pudiera esperar de ningún grupo de
inversores que mostrase rendimientos superiores ajustados al riesgo en ningún caso. Al
contrario de las formas débil y semi-fuerte de la hipótesis de los mercados eficientes, los
resultados de las principales pruebas no soportan la forma fuerte de la hipótesis. Los
especialistas en los mercados de títulos han podido obtener tantos superiores de
rendimiento sobre el capital invertido. El libro que se usa para las órdenes límite no
cumplidas parece ofrecer acceso monopolístico a la información. Otro grupo que parece
usar información no pública para ofrecer rendimientos superiores lo forman los
27

corporate insiders. Un insider es un oficial corporativo, miembro de un consejo de
directivos, un accionista importante. En los EEUU, la SEC requiere que los insiders
informen de sus transacciones al cuerpo regulador. Unas semanas después de informar al
SEC, la información pasa a ser pública. Ciertos investigadores pueden determinar si las
decisiones de inversión realizadas por los inversores aparecieron en balance. En estas
circunstancias, se cuestiona si las compras fuertes realizadas por los insiders preceden
movimientos fuertes de precios y si las ventas preceden a movimientos bajistas del
precio. Parece que la respuesta es afirmativa. Los estudios de investigación indican que
los insiders logran beneficios más altos de lo que sería lógico en un mercado perfecto de
capital. Aun cuando los insiders no pueden comprometerse en negociaciones a corto
plazo (seis meses o menos) o en transacciones ilegales que generen beneficios de
negociación, se les permite tomar posiciones a plazos más amplios. Se ha demostrado
incluso que los inversores que siguen la dirección de los insider traders después de que la
información sobre su actividad se haya hecho pública disfrutan de beneficios superiores.
Aún cuando existe evidencia sobre la actividad de los especialistas e insiders que
permitiría rechazar la forma fuerte de la hipótesis del mercado eficiente, el campo de los
participantes con acceso a información superior no es amplio. Mientras que la forma
fuerte de la hipótesis de los mercados eficientes sugiere menos oportunidades para los
rendimientos superiores que las formas débil y semi-fuerte, la prima está relacionada con
el acceso monopolístico a la información antes que otros factores. Por supuesto, quienes
actúen ilegalmente pueden lograr rendimientos superiores, pero el precio de su actuación
también puede llegar a ser muy alto. Mientras que el análisis fundamental se relaciona
28

con el análisis financiero y con los determinantes de la valoración, el análisis técnico se
basa en el estudio del precio pasado y en el volumen de datos así como en las tendencias
asociadas del mercado para predecir los movimientos futuros del precio. El análisis
técnico se basa frecuentemente en el chartismo y en el uso de indicadores clave del
mercado para hacer previsiones. Aunque han existido muchos argumentos tradicionales
acerca de si es más importante el análisis fundamental o técnico, se ha puesto mucha
atención sobre la hipótesis de los mercados eficientes y sus implicaciones para todo tipo
de análisis. La hipótesis del mercado eficiente mantiene que el mercado se ajusta muy
rápidamente a la oferta de nueva información y, debido a ello, los títulos tienden a ser
valorados correctamente en cualquier momento dado.
La investigación tiende a soportar la forma débil de la hipótesis de los mercados
eficientes, que hace que muchos investigadores se cuestionen seriamente el valor total del
análisis técnico. La forma semi-fuerte de la hipótesis de los mercados eficientes es
razonablemente aceptado por la investigación y este hecho tiende a cuestionar el valor del
análisis fundamental por el inversor individual (es, sin embargo, la sabiduría colectiva de
todo el análisis fundamental la que lleva a la hipótesis de los mercados eficientes en
primer lugar). Sin embargo, todavía existen algunas contradicciones para la forma semi-
fuerte de la hipótesis de los mercados eficientes que requieren más investigación.
2.4. La Perspectiva Keynesiana
A lo largo de su obra, Keynes evaluó el papel de la confianza y los “espíritus
animales” en las decisiones de inversión. Junto con el resurgimiento actual de la
29

aplicación de sus ideas en el ámbito de la política fiscal, 17 y en menor medida, en política
monetaria, 18 también se observan diversos análisis del concepto Keynesiano de los
“espíritus animales” y su relación con las expectativas y la confianza de los inversores. 19
De forma explícita en Akerloff y Shiller, pero también de forma más general en el
creciente interés por el estudio de los límites de la racionalidad en la toma de decisiones
en situaciones de incertidumbre, en los aspectos psicológicos de la economía, y en el
campo llamado behavioral finance en la literatura anglosajona.
En su General Theory of Employment, Interest, and Money Keynes postula que
las decisiones de inversión están influidas en gran parte por la eficacia marginal del
capital, definiendo la eficacia marginal del capital como la tasa de descuento que iguala el
valor actual de los retornos esperados de una inversión con el coste de reposición del bien
de inversión. 20 De esta definición se derivan dos elementos fundamentales que
determinan la eficacia marginal del capital: el coste de reposición del bien de inversión y
17 Paul Krugman, “Fighting Off Depression,” The New York Times, January 5, 2009, sec.
Opinion, http://www.nytimes.com/2009/01/05/opinion/05krugman.html?_r=1.
18 Principalmente con respecto a su desconfianza en la política monetaria como
instrumento efectivo de estimulo en situación de depresión y el establecimiento de una
unidad monetaria internacional al estilo del Bancor. Véase:
Krugman, “Fighting Off Depression”; Zhou Xiaochuan, “Reform the International
Monetary System,” The People's Bank of China--Speeches, March 23, 2009,
http://www.pbc.gov.cn/english/detail.asp?col=6500&id=178; AFP, “UN panel touts
new global currency reserve system,” Breitbart, March 26, 2010,
http://www.breitbart.com/article.php?
id=CNG.18e9e5692442aa61d7510553b5ffc14e.8b1.
19 George A. Akerlof and Robert J. Shiller, Animal Spirits: How Human Psychology
Drives the Economy, and Why It Matters for Global Capitalism (Princeton University
Press, 2010).
20 Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money, 135.
30

las expectativas. En el presente análisis me centrare en este segundo aspecto ya que
tradicionalmente no ha recibido tanta atención como los demás pese al hecho de que
Keynes dedico un capítulo completo a las expectativas como determinantes del empleo y
de la producción. 21 En este capítulo, Keynes incide en que las decisiones de inversión se
realizan primariamente sobre la base de las expectativas, en otras palabras: las opiniones
de los inversores sobre el futuro. El efecto de estas expectativas puede ser sumamente
complicado por el efecto retardado que tienen las decisiones que se toman en base a estas
expectativas, además de por la naturaleza cambiante de las expectativas. En este aspecto,
Keynes estaba anticipando las vertientes teóricas que analizan los procesos de retro-
alimentación y los sistemas complejos que pueden generar estos procesos.
Profundizando más, Keynes distingue entre expectativas sobre el largo plazo y las
expectativas sobre el corto plazo. Sobre estas últimas refleja su opinión de que se forman
sobre la suposición de que las condiciones permanecen inalterables en el corto plazo, por
tanto el factor más importante a la hora de determinar las expectativas a corto plazo son
los rendimientos presentes. Esto hace que en el análisis de los procesos industriales que
estudia Keynes en este capítulo, las expectativas a corto plazo puedan ser eliminadas del
análisis.
Por el contrario las expectativas a largo plazo presentan otra dinámica psicológica
que trata en otro capítulo específicamente dedicado al efecto. En primer lugar, Keynes
destaca que existen elementos futuros que se pueden predecir con cierta fiabilidad y otros
que no. El autor considera que sería “absurdo” darle mucho peso a cosas sobre las que
21 John Maynard Keynes, “Expectation as Determining Output and Employment,” in The
General Theory of Employment, Interest, and Money (London: Macmillan and Co.,
1957).
31

existe demasiada incertidumbre. Por tanto las expectativas a largo plazo se forman
dándole una importancia desproporcionada a los hechos que consideramos más
predecibles, independientemente de su importancia relativa sobre el resultado final. Esto
conlleva que, a juicio de Keynes, la práctica más común sea la de extrapolar hacia el
futuro las condiciones actuales, modificándolas según nuestros pronósticos más o menos
seguros sobre el futuro. Por tanto, las expectativas a largo plazo están basadas no solo
sobre como esperamos que sean las condiciones futuras, sino sobre nuestra confianza en
dicho pronostico. Keynes define la confianza como la valoración individual sobre la
probabilidad de que nuestro pronóstico sea erróneo. Si se esperan grandes cambios pero
desconocemos la forma precisa en que se manifestaran estos cambios, nuestra confianza
será débil. Con este razonamiento, Keynes logra conjugar un factor psicológico –las
expectativas a largo plazo– con el concepto de volatilidad. Esta brillante idea no fue
abordada en profundidad por Keynes y sólo ha comenzado a ser estudiada recientemente
mediante hipótesis que relacionan los cambios en el entorno socio-económico con
cambios en las preferencias personales. 22 Aún más, Keynes considera que la confianza es
el factor más importante a la hora de determinar la eficacia marginal del capital, que “es
lo mismo que la curva de demanda de la inversión.” 23
Siguiendo su análisis sobre las expectativas a largo plazo, Keynes considera que
las capacidades de predicción sobre las condiciones futuras a cinco o diez años son muy
escasas. Por tanto, la gran mayoría de la gente basa sus pronósticos en una convención,
22 Terry F. Pettijohn II and Brian J. Jungeberg, “Playboy Playmate Curves: Changes in
Facial and Body Features Preferences Across Social and Economic Conditions,”
Personality and Social Psychology Bulletin 30, no. 9 (2004): 1186-97.
23 Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money, 134.
32

que es la de asumir la estabilidad de las condiciones socio-económicas del momento
actual. Esto suponía para Keynes una paradoja ya que observaba la coexistencia de esta
convención con la certeza de que en la vida real raramente se cumplen sus supuestos.
Los resultados de las inversiones a diez años vista raramente se corresponden con las
expectativas iniciales. Para Keynes, los precios de mercado para las inversiones se
ajustan a la valoración agregada de todos los agentes sobre la rentabilidad de dicha
inversión, con el inconveniente de que es imposible realizar dicha valoración con ninguna
semblanza de fiabilidad. En consecuencia, “entran en la valoración toda clase de
consideraciones que de ninguna manera son relevantes a las perspectivas de
rendimiento.” 24 Sin embargo mientras se mantengan dichas convenciones, se garantiza la
estabilidad y la continuidad del sistema. El problema radica en que las convenciones son
muy frágiles y están sujetas a cambios violentos y repentinos. Las causas de dichos
cambios son la inversión especulativa, la fijación excesiva en los movimientos de precios
a corto plazo, y olas de pesimismo u optimismo por parte de las “masas ignorantes” sobre
todo en momentos en los que se tambalean las convenciones de continuidad (i.e. la
confianza en la capacidad de predecir el futuro). La obsesión por el corto plazo a su vez
origina que los inversores profesionales se vean obligados a intentar anticipar los cambios
que por su experiencia en mayor medida influyen sobre la psicología de las masas.
Además de la inestabilidad causada por los inversores especulativos en el sentido
anteriormente descrito, Keynes considera que existe otra fuente de inestabilidad fruto de
los “espíritus animales.” Su definición de dichos espíritus es que son un sesgo hacia la
actividad –frente a la inactividad– en ausencia de un cálculo matemático de los posibles
24 Ibid., 168.
33

esultados multiplicado por las probabilidades de que ocurran. Aquí también el autor
anticipó desarrollos futuros con casi un siglo de antelación en la forma de distintos
modelos de decisión que se han propuesto ante la demostración de que la toma de
decisiones no toma la forma de dicho cálculo probabilista en la mente humana. 25
Finalmente, Keynes concluye con la advertencia de que sus teorías no defienden
que todo dependa de olas de “psicología irracional.” Al contrario, las expectativas sobre
el largo plazo suelen ser constantes pero hay que recordar que ante la imposibilidad de
formas expectativas matemáticamente racionales sobre el futuro el ser humano emplea
otros mecanismos innatos que lo impulsan hacia la actividad, calculando racionalmente lo
que se puede y lo que no, lo basa en otros mecanismos como la costumbre, las
impresiones, los estados de ánimo, o simplemente la suerte.
2.5. Papel del Optimismo en Schumpeter
Otra interpretación de la función económica del optimismo y del pesimismo es la
que ofrecen tanto Schumpeter como Mitchell. 26 Ambos autores estudiaron los efectos
económicos de las fluctuaciones en el optimismo y propusieron modelos similares para
explicar el proceso mediante el cual los cambios en el nivel de optimismo se extienden a
través del entramado social. Los dos autores parten de la base de que tener una
perspectiva optimista o pesimista sobre el futuro puede modificar el comportamiento,
hecho que se ha demostrado posteriormente en estudio clínicos con pacientes depresivos
25 Gigerenzer and Selten, Bounded Rationality.
26 Wesley Clair Mitchell, Business cycles (Ayer Publishing, 1970); Joseph Alois
Schumpeter, Business Cycles: A Theoretical Historical and Statistical Analysis of the
Capitalist Process, Abridged. (Porcupine Pr, 1989).
34

(véase el Capítulo III). Esto genera comportamientos que se extienden social y
económicamente hasta que las propias consecuencias de este comportamiento provocan
un cambio en sentido contrario, causando una alternancia pendular entre olas de
optimismo y pesimismo. La retroalimentación negativa entre el optimismo social y el
nivel de actividad empresarial genera los ciclos de negocios. Por ejemplo, una política
monetaria optimista de “dinero fácil” conlleva ciertos efectos secundarios. Es en realidad
solo una cuestión de tiempo que suceda algún hecho que obligue a los defensores de
dicha política monetaria optimista a re-evaluar su visión optimista hacia un mayor
pesimismo y a aumentar el control del crédito. Un clásico error de cálculo propiciado por
un exceso de optimismo fue la decisión de Donald Trump de construir el casino Taj
Mahal en Atlantic City cuando tanto el negocio como la ciudad estaban en declive. De
manera similar, evaluar de manera excesivamente optimista la demanda de los
consumidores puede llevar a excesos de inventario, lo cual eventualmente lleva a un
mayor pesimismo y la disminución de la producción y el empleo por vía de una
reducción en la inversión.
2.6. Historia de la Psicología Económica
El estudio científico del comportamiento de las personas en grupos se llama
“psicología social.” Esta rama del conocimiento estudia como los pensamientos,
sentimientos, y emociones de los individuos se ven influidos por la presencia real,
imaginaria, o implícita de los demás. El nombre de esta disciplina fue introducido por
primera vez en 1908 en la obra de McDougall y Ross. 27 Unos años más tarde, en 1920,
27 William McDougall, An Introduction to Social Psychology (Dover Publications,
35

un grupo de psicólogos fundó en Ginebra la Asociación Internacional de Psicología
Aplicada que todavía hoy en día es uno de los principales foros internacionales de
psicología social.
Uno de los términos más importantes de esta disciplina ha sido el “pensamiento
grupal” (groupthink en el inglés original). El autor principal en el desarrollo de este
concepto fue Janis. 28 Su teoría fue la de que los grupos que están muy unidos corren el
riesgo de llegar a decisiones grupales de consecuencias muy negativas. Esto es por
diversas razones, como la tendencia de los individuos de desarrollar las mismas actitudes
que las personas con las que se asocian (las “actitudes adaptables”) y la de utilizar el
comportamiento de los demás como una fuente de información sobre los temas que les
resulta difícil comprender (la “comparación social”).
La Asociación Internacional de Psicología Aplicada actualmente se encuentra
subdividida en catorce grupos que tratan áreas especializadas de la psicología social
aplicada, como la psicología de las organizaciones, la psicología del deporte, la
psicología política, entre otros. Una de estas catorce ramas de la psicología aplicada es la
psicología económica. En la Tabla 2.1 se recogen las áreas principales de estudio de la
rama de psicología económica tal como han sido recopiladas por Kirchler y Hölzl. 29
2003); Edward Alsworth Ross, Social psychology: an outline and source book (The
Macmillan company, 1908).
28 Irving L. Janis, Victims of Groupthink: A psychological study of foreign-policy
decisions and fiascoes (Houghton Mifflin Company, 1972).
29 Erich Kirchler and Erik Hölzl, “Twenty-five years of the Journal of Economic
Psychology (1981-2005): A report on the development of an interdisciplinary field of
research,” Journal of Economic Psychology 27, no. 6 (December 2006): 793-804.
36

Psicología Económica
Tabla 2.1: Áreas y Temas de Estudio en Psicología Económica 30
Teoría e Historia (marcos teóricos y conceptuales, vida y obra de científicos)
Teoría de las Elecciones y Toma de Decisiones
Teoría de la Toma de Decisiones (toma de decisiones bajo incertidumbre,
comportamiento en la toma de decisiones, formación de preferencias)
Socialización
Cooperación / Teoría de Juegos
La Empresa (comportamiento de la empresa, iniciativa empresarial)
Mercado Laboral (oferta laboral, experiencias laborales, ingresos y salarios, desempleo)
Mercados (formación de precios, competencia de precios)
Actitudes y Comportamiento Financiero
Comportamiento en las Finanzas Domésticas (ahorro, créditos y préstamos,
endeudamiento)
Inversión / Mercados de Valores
Dinero (dinero en general, el Euro)
Inflación
Impuestos (actitudes frente a los impuestos, evasión de impuestos)
Gobierno y Política Económica (estado de bienestar, crecimiento y prosperidad)
Psicología del Consumidor
Actitudes del Consumidor
Comportamiento del Consumidor
Expectativas del Consumidor
Marketing y Publicidad
30 Ibid.
37

Uno de los primeros científicos en aplicar la psicología al comportamiento
económico fue el psicólogo francés Tarde. 31 A su trabajo le siguieron otros como el
artículo de Clark “Economics and Modern Psychology” donde escribió:
El economista puede intentar ignorar la psicología pero es totalmente imposible
que ignore la naturaleza humana. 32
La psicología económica se convirtió rápidamente en un elemento fundamental de
la escuela austriaca de economía y algunos de sus conceptos se extendieron por las
universidades europeas en la década de los sesenta.
En los Estados Unidos de América se suele considerar a Katona como el pionero
en la introducción de la economía psicológica. A través de su trabajo en la Universidad
de Michigan durante los años treinta y cuarenta fue uno de los primeros psicólogos en
involucrarse en el efecto de los fenómenos psicológicos a un nivel macroeconómico.
Sus publicaciones introdujeron términos como “actitud,” “inclinación,” y “expectativa”
en el vocabulario económico.
Paralelamente a la corriente racionalista en la interpretación del comportamiento
económico se desarrollaron interpretaciones de dicho comportamiento de índole más
psicológica que matemática.
En esta línea, Kahneman y Tsversky desarrollaron la teoría de las perspectivas,
según la cual en situaciones de incertidumbre el hombre toma decisiones que presentan
un sesgo sistemático con respecto a la decisión racional. Por este trabajo que marco el
31 Gabriel Tarde, Psychologie économique (Paris: Felix Alcan, 1902).
32 J. M. Clark, “Economics and Modern Psychology: II,” The Journal of Political
Economy 26, no. 2 (February 1, 1918): 136-166.
38

nacimiento del campo de estudio de las finanzas conductistas Kahneman recibió el
Premio Nobel de Economía en el año 2002. En uno de los primeros estudios se
comprobó que los inversores de valores, al igual que el resto de las personas también
sobre-reaccionan ante noticias dramáticas e imprevistas. 33 En 1979 desarrollaron la
Teoría de los Prospectos, basada en la demostración de que las personas están dispuestas
a asumir más riesgos para evitar pérdidas que para obtener ganancias.
Mientras que Tversky y Kahneman realizaron principalmente estudios de
laboratorio, Shiller desarrolló su carrera en los estudios de campo –estudiando los
fenómenos psicológicos en el mundo real, y concretamente en los mercados financieros.
Algunos de sus estudios han consistido en enviar cuestionarios por correo justo después
de movimientos dramáticos de los mercados para averiguar cómo piensan y actúan en
medio de estas situaciones. Su libro más conocido es Irrational Exhuberance, que en el
año 2000 predijo correctamente la caída del mercado justo antes de que sucediera. 34
De forma similar a Tversky y Kahneman, Thaler ha estudiado el proceso de la
toma de decisiones y la formación de opiniones, centrándose sin embargo en las
situaciones anormales que ocurren en los mercados de valores y otros mercados. Ha
publicado dos libros relacionados con sus investigaciones en este campo: Advances in
Behavioral Finance, y The Winner's Curse. 35 En la misma línea, diversas investigaciones
33 Werner F M De Bondt and Richard Thaler, “Does the Stock Market Overreact?,”
Journal of Finance 40, no. 3, Journal of Finance (1985): 793-805.
34 Robert Shiller, Irrational exuberance, 2nd ed. (Princeton, NJ: Princeton University
Press, 2005).
35 Richard Thaler, Advances in behavioral finance (New York: Russell Sage Foundation,
1993); Richard Thaler, The winner's curse : paradoxes and anomalies of economic life
(Princeton N.J.: Princeton University Press, 1992).
39

han catalogado numerosos fenómenos denominados “ineficiencias de los mercados” que
no contradicen la forma débil de la hipótesis de la eficiencia de los mercados. 36 En el
estudio de la literatura sobre estos prejuicios o preferencias irracionales (véase el
Apéndice 1 para un listado con algunos de los más frecuentes) podemos comprobar que
algunos prejuicios son de naturaleza individual, mientras que otros son de naturaleza
grupal. El estudio de los prejuicios cognitivos que surgen ante la toma de decisiones en
el ámbito económico es extenso. La literatura recoge estudios sobre fenómenos de sobre-
confianza, 37 sobre-reacción, 38 aversión a la pérdida, 39 comportamiento en manada, 40
contabilidad mental, 41 y arrepentimiento. 42
36 Hersh Shefrin, Beyond greed and fear: understanding behavioral finance and the
psychology of investing (Oxford University Press US, 2002).
37 Richard C. Schwing and General Motors Corporation. Research Laboratories, Societal
risk assessment: how safe is safe enough? (Springer, 1980); Brad M. Barber and
Terrance Odean, “Boys Will be Boys: Gender, Overconfidence, and Common Stock
Investment,” Quarterly Journal of Economics 116, no. 1 (December 16, 2010): 261-
292; S Gervais and T Odean, “Learning to be overconfident,” Review of Financial
Studies 14, no. 1 (January 1, 2001): 1 -27.
38 Werner F. M. De Bondt and Richard H. Thaler, “Further Evidence on Investor
Overreaction and Stock Market Seasonality,” The Journal of Finance 42, no. 3 (July
1987): 557-581.
39 Daniel Kahneman and Amos Tversky, “Prospect Theory: An Analysis of Decision
under Risk,” Econometrica 47, no. 2 (March 1979): 263-291; Hersh Shefrin and Meir
Statman, “The Disposition to Sell Winners Too Early and Ride Losers Too Long:
Theory and Evidence,” The Journal of Finance 40, no. 3 (July 1985): 777-790.
40 Gur Huberman, “Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Nonevent that
Made Stock Prices Soar,” Journal of Finance 56, no. 1, Journal of Finance (2001):
387-396.
41 Amos Tversky and Daniel Kahneman, “The framing of decisions and the psychology
of choice,” Science (New York, N.Y.) 211, no. 4481 (January 30, 1981): 453-458.
42 David E. Bell, “Regret in Decision Making under Uncertainty,” Operations Research
30, no. 5 (October 1982): 961-981.
40

Finalmente, Statman es reconocido por su trabajo sobre el “miedo al
arrepentimiento.” Sus estudios demostraron que a menudo la gente se niega a vender
valores y realizar pérdidas porque quieren evitar el dolor y arrepentimiento asociado con
la materialización de la pérdida.
2.7. Re-Evaluando la Hipótesis del Mercado Eficiente
Se ha demostrado en repetidos estudios que el instinto gregario ocurre
espontáneamente en los mercados financieros. Además, no es sólo propio de inversores
inexpertos, sino también de los gestores de fondos y otros inversores expertos. La
hipótesis del mercado eficiente no implica por sí misma que los agentes del mercado se
comporten racionalmente, pero sí considera que los comportamientos irracionales son
aleatorios de forma que al considerarlos de manera agregada su efecto es nulo. Sin
embargo numerosos estudios han ido socavando la hipótesis de los mercados eficientes.
Los prejuicios grupales parecen ser los más contrarios a dicha hipótesis. Si bien se podría
justificar que los prejuicios cognitivos que afectan a los individuos no socavan la
hipótesis de los mercados eficientes (con la condición de que no existiera correlación
entre los sesgos irracionales de distintos agentes), los prejuicios grupales crean
necesariamente ineficiencias en el mercado. Otros estudios crean modelos basados en la
extrapolación (fenómeno que consiste en ver “falsas” pautas donde sólo hay secuencias
aleatorias) y la sobre-confianza para explicar sobre- e infra- reacciones en mercados de
valores. 43 Estos modelos asumen que existe correlación entre los errores o prejuicios de
43 Kent Daniel, David Hirshleifer, and Avanidhar Subrahmanyam, “Investor Psychology
and Security Market Under- and Overreactions,” Journal of Finance 53, no. 6, Journal
of Finance (1998): 1839-1885; Nicholas Barberis, Andrei Shleifer, and Robert Vishny,
41

los agentes, de forma que no se llega a anular su efecto agregado. Esto sucedería si una
gran parte de los agentes siguiesen las mismas señales (como el consejo de un analista) o
tuvieran el mismo prejuicio. Otra forma de expresar la primera premisa (gran parte de los
agentes siguen las mismas señales) sería “existe un factor extrínseco que influye en el
comportamiento de gran parte de los agentes.”
La cuestión de si se pueden introducir ineficiencias (y por tanto, posibilidad de
predicción de precios) a través de influencias externas que afectan a una gran parte de los
agentes, también ha sido abordada en otros estudios interesantes, que han demostrado la
relación de algunos índices bursátiles con factores como: el número de palabras
“negativas” en una columna del Wall Street Journal; 44 el estado de ánimo expresado por
las palabras de los comunicados de prensa de las empresas sometidas a cotización en el
NYSE; 45 el resultado de la selección nacional en los mundiales de fútbol. 46 Hirshleifer y
Shumway prueban la existencia de una correlación entre los días nublados en las
ciudades con las principales bolsas de cada país y bajos rendimientos diarios en los
índices de 26 mercados nacionales. 47 Los autores examinaron 26 índices nacionales
“A model of investor sentiment,” Journal of Financial Economics 49, no. 3
(September 1, 1998): 307-343.
44 Paul C. Tetlock, “Giving Content to Investor Sentiment: The Role of Media in the
Stock Market,” Journal of Finance 62, no. 3, Journal of Finance (2007): 1139-1168.
45 Paul C. Tetlock, Maytal Saar-Tsechansky, and Sofus Macskassy, “More Than Words:
Quantifying Language to Measure Firms' Fundamentals,” Journal of Finance 63, no.
3, Journal of Finance (2008): 1437-1467.
46 Alex Edmans, Diego García, and øYvind Norli, “Sports Sentiment and Stock Returns,”
The Journal of Finance 62, no. 4 (8, 2007): 1967-1998.
47 David Hirshleifer and Tyler Shumway, “Good Day Sunshine: Stock Returns and the
Weather,” The Journal of Finance 58, no. 3 (June 1, 2003): 1009-1032.
42

alrededor del mundo en el periodo 1982-1997 y lograron rentabilidades del 24,8 %
cuando la cartera hipotética se invertía sólo en días que el servicio meteorológico
anunciaba como despejados; por el contrario, la rentabilidad media en los días cubiertos
era del 8,6 %. Los autores presentan extensos datos que justifican que la luz solar mejora
el estado de ánimo de los participantes en el mercado, argumentando que esto podría
incrementar de manera colectiva su proclividad hacia el riesgo. Kamstra et al. establecen
que la ruptura de los ritmos de sueño-vigilia después de los dos cambios horarios anuales
afectan el rendimiento de las acciones. 48 Yuan et al. y Dichev y Janes estudiaron la
influencia de la luna sobre el estado de ánimo de los inversores. Estos últimos estiman
que los rendimientos en los 15 días alrededor de las fechas de luna nueva son de
aproximadamente el doble que en los 15 días alrededor de las fechas de luna llena. 49
Finalmente, Krivelyova y Robotti también demuestran la correlación entre las tormentas
geomagnéticas y el bajo rendimiento de las bolsas internacionales en las dos semanas
siguientes a dichas tormentas. 50
48 Mark Kamstra, Lisa Kramer, and Levi Maurice, Winter blues: a SAD stock market
cycle (Federal Reserve Bank of Atlanta, 2002),
http://www.frbatlanta.org/filelegacydocs/wp0213.pdf.
49 Kathy Yuan, Lu Zheng, and Qiaoqiao Zhu, “Are investors moonstruck? Lunar phases
and stock returns,” Journal of Empirical Finance 13, no. 1 (January 2006): 1-23; Ilia
D Dichev and Troy D Janes, “Lunar Cycle Effects in Stock Returns,” The Journal of
Private Equity 6, no. 4 (1, 2003): 8-29.
50 Anna Krivelyova and Cesare Robotti, Playing the field: Geomagnetic storms and
international stock markets (Federal Reserve Bank of Atlanta, 2003),
http://www.frbatlanta.org/filelegacydocs/wp0305a.pdf.
43

2.8. Los Heurísticos Rápidos y Frugales: ¿Un Modelo Alternativo?
Gigerenzer y sus colaboradores del Adaptive Behavior and Cognition Research
Group en el Instituto Max Planck han intentado explicar las decisiones veloces que
rutinariamente realiza la mente humana en un ambiente de información escasa. Dichas
decisiones están basadas en estrategias o heurísticas destinadas a un fin concreto y se
aprovechan de elementos predecibles en la estructura del entorno; lo cual permite realizar
decisiones que se caracterizan por ser rápidas, frugales, y no requerir excesiva capacidad
de cálculo. Estos investigadores distinguen en las normas heurísticas componentes que
guían la búsqueda de alternativas, elementos que indican cuando desistir en la búsqueda
de alternativas, y elementos que eligen entre las alternativas. 51 También postulan la
existencia de una “caja de herramientas adaptativa” llena de distintas heurísticas para
situaciones o tipos de problemas concretos. Dicha caja de herramientas esta basada en
tres premisas: (i) credibilidad psicológica, los modelos del comportamiento deben tener
en cuenta los recursos realmente disponibles para la toma de decisiones; (ii) especificidad
de dominio, las heurísticas son herramientas especializadas (en contraposición a la
utilidad esperada subjetiva, que es de dominio general); y (iii) racionalidad ecológica, la
racionalidad de estas heurísticas se valora considerando el grado de éxito que tienen para
adaptarse a la estructura del entorno (y no por su conformidad con criterios estrictamente
matemáticos). 52
Gigerenzer distingue entre varios tipos de normas en su caja de herramientas
51 Gigerenzer and Selten, Bounded Rationality, 37.
52 Gerd Gigerenzer, Peter M. Todd, and ABC Research Group, Simple Heuristics That
Make Us Smart, 1st ed. (Oxford University Press, USA, 2000).
44

adaptativa. En primer lugar, las reglas de búsqueda de alternativas o indicadores, que
pueden ser de búsqueda aleatoria, búsqueda ordenada, o búsqueda por imitación. En
segundo lugar, las reglas de parada, relacionadas con el concepto de “satisfacer”
propuesto por Simon. 53 En segundo lugar, la búsqueda se para cuándo se alcanzan unos
criterios sencillos y fácilmente identificables. Algunas normas para parar la búsqueda
son TTB (Take the Best) o TTL (Take the Last), u otras heurísticas en donde la búsqueda
cesa en cuanto se encuentra el primer indicador que favorezca una de las alternativas. Así
mismo, Gigerenzer señala que las emociones pueden ser reglas de parada efectivas en
ciertas situaciones como la búsqueda de pareja o la cría de hijos. En tercer lugar, las
reglas de decisión –que hasta el momento han recibido un mayor grado de atención en la
literatura– y que pueden ser de distinto tipo. Gigenrenzer et al. consideran que la
combinación de indicadores mediante técnicas como la regresión lineal múltiple o la
regla de Bayes no son psicológicamente plausibles. Numerosos estudios demuestran que
la utilización de reglas sencillas en modelos lineales pueden hacer predicciones al menos
tan buenas como reglas mucho más complejas. Algunas de estas reglas más sencillas
pueden estar basadas incluso en una sola variable. En algunos casos de la vida real este
método ha demostrado tomar mejores decisiones que otros métodos más complejos. 54
Los defensores de las heurísticas rápidas y frugales incluyen también ciertos
53 H. A Simon, “A behavioral model of rational choice,” The quarterly journal of
economics 69, no. 1 (1955): 99–118.
54 Para la justificación de dicha afirmación junto con una recopilación exhaustiva de
investigaciones que la apoyan, véase:
Robyn M. Dawes, “The robust beauty of improper linear models in decision making.,”
American Psychologist 34, no. 7 (1979): 571–582.
45

objetivos de naturaleza social que deben cumplir las normas de decisión para mantener
las estructuras sociales y la cooperación. Estos son: la transparencia, la imparcialidad, y
la responsabilidad. Además, otras estrategias como la imitación social pueden ayudar a
tomar decisiones cuando el tiempo y los conocimientos son limitados. Heurísticas del
tipo “come lo que comen los que te rodean” o “elige parejas como las que eligen los que
te rodean” pueden acelerar el proceso de toma de decisiones al reducir el tiempo de
búsqueda de información. Por ello se define otro campo, el de la racionalidad social, en
donde se emplean estrategias como las normas sociales, la imitación social, y las
emociones sociales.
2.9. Evidencias Empíricas
A menudo, las consideraciones sobre las limitaciones del modelo probabilístico-
racional de toma de decisiones se basan en las bolsas de valores como ejemplo fértil para
analizar la presencia de fenómenos que se desvían del modelo de decisión económica. El
estudio de estos fenómenos de psicología del mercado se ha venido desarrollando
principalmente dentro del campo de las finanzas conductistas, que mediante métodos
econométricos así como otros de vertiente psicológica (entrevistas, cuestionarios, pruebas
de laboratorio) demuestra que el comportamiento de las personas se desvía lo
suficientemente del modelo racional como para considerar otras opciones. Como se ha
mencionado anteriormente, tanto la corriente de las finanzas conductistas como los otros
enfoques al mismo problema (por ej. los heurísticos rápidos y frugales) conllevan una re-
evaluación del modelo racional de toma de decisiones económica desde un punto de vista
46

psicológicamente plausible. De hecho, muchos de los innovadores en estas disciplinas
(Daniel Kahneman, Amos Tversky, Richard Thaler, entre otros) surgen del campo de la
psicología.
Shiller ofrece un interesante comentario sobre ciertos fenómenos que no se
explican adecuadamente por los planteamientos teóricos tradicionales. 55 El primer paso
para aproximarse a este problema consiste en observar la evolución de un índice bursátil
a lo largo de un periodo de tiempo extendido. Con respecto a la bolsa estadounidense, el
Standard and Poor's (S&P) Composite Stock Price Index se suele considerar como un
índice más representativo que el otro índice principal, el Dow Jones Industrial Average.
El S&P 500 recoge la evolución en los precios de 500 valores desde 1957. La figura 2.3
muestra la evolución del S&P 500 entre 1957 y 2010. Los precios se presentan en
términos reales, descontando el efecto de la inflación. La curva inferior representa el
beneficio neto de las empresas que componen el índice en los mismo años.
55 Shiller, Irrational exuberance.
47

Real S&P 500 Stock Price Index
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
56 Ibid., 13.
Figura 2.3: S&P 500 y Beneficios Netos Empresariales 1957-2010 56
0
1870 1890 1910 1930 1950 1970 1990 2010
Year
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
Real S&P Composite Earnings
48

Shiller observa que el último mercado alcista presenta características diferentes a
los últimos periodos de crecimiento bursátil. Entre julio de 1982 y marzo del 2000 el
mercado creció de forma continua e incluso entre 1995 y 2000 el ratio de crecimiento
aumentó más, formando el boom más grande de la historia de la bolsa. Sólo el famoso
boom de los años veinte, culminando en el Crash de 1929, parece similar descontando el
menor tamaño del mercado en esa época. Hacia el final de los años cincuenta y principio
de los sesenta también hubo un fuerte crecimiento que desembocó en un periodo más
plano que duró media década aproximadamente y fue seguido por la caída de 1973-74.
Aun así, el incremento de los precios durante el último boom fue el más fuerte y
prolongado de toda la historia.
Una posible explicación para la extraordinaria crecida de los precios fue la
sorprendente duplicación de los beneficios empresariales entre 1992 y 1997. Sin
embargo, una parte del incremento de los beneficios empresariales pudo deberse a una
anomalía contable que hizo que los beneficios reflejasen las variaciones del valor en las
carteras de pensiones. 57 Dichos aumentos drásticos de los beneficios empresariales
tampoco fueron tan inéditos, es relativamente común que después de las grandes
recesiones como la de 1992 los beneficios empresariales se multipliquen. Esto ya había
sucedido al final de la depresión de la década de 1890, tras 1921, la Gran Depresión de
los años treinta, y la Segunda Guerra Mundial. Por tanto, el incremento de los beneficios
empresariales en realidad fue menos extraordinario que la subida en la valoración de sus
activos por parte del mercado. Esto hizo que muchas personas pensasen que se había
57 Julia Lynn Coronado and Steven A. Sharpe, “Did Pension Plan Accounting Contribute
to a Stock Market Bubble?,” Brookings Papers on Economic Activity 2003, no. 1
(January 1, 2003): 323-359.
49

entrado en una nueva era económica en donde la relación precio-beneficio se había
alterado drásticamente.
Otra posible explicación de este fenómeno son las teorías de retro-alimentación,
las cuales ya fueran abordadas informalmente por Keynes y fundamentan el estudio de
sistemas complejos. Según estas teorías, los beneficios pasados incitan a los inversores a
aumentar sus expectativas y su tolerancia al riesgo, contribuyendo a aumentar incluso
más los precios. Racionalmente un aumento de los precios debería hacernos disminuir
las expectativas, pues históricamente los precios siempre han vuelto a ciertos parámetros
(por ejemplo, la referencia de 15 como un ratio precio-beneficios conservador 58 ). Sin
embargo, las encuestas del International Center for Finance at Yale muestran que la
confianza en el mercado bursátil como instrumento de inversión muestra una relación
positiva con los precios y no negativa como indica el modelo racional, lo cual parece
apoyar la existencia de fenómenos de retro-alimentación.
También es útil estudiar la evolución histórica del ratio precio-beneficios. Esta
medida esta formado por el cociente del nivel de precios del índice con los beneficios en
términos reales de las empresas del S&P. Con el objetivo de abstraerse de los picos y
caídas propios del ciclo empresarial, a menudo se emplea la media móvil a diez años de
esta medida. La figura 2.4 muestra cómo ha evolucionado este ratio con respecto al S&P
entre 1880 y el 2010.
58 Benjamin Graham, Security analysis : principles and technique, 6th ed. (New York:
McGraw-Hill, 2009).
50

Price-Earnings Ratio (CAPE)
Figura 2.4: Ratio Precio-Beneficios y Tipos de Interés 1880-2010 59
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020
59 Shiller, Irrational exuberance, 15.
Year
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Long-Term Interest Rates
51

En esta figura, al igual que en la anterior, también se observa un enorme pico en
marzo del 2000, cuando el ratio alcanzo un valor de 47,2. Esta cifra fue el valor más
elevado desde septiembre de 1929, cuando el ratio alcanzo la cifra de 32,6. Sin contar el
pico de 1929, los máximos valores de este indicador en la historia más reciente se
alcanzaron en enero de 1966, con un valor del ratio precio-beneficios de 24,1. Este pico
a veces se llama el pico “Kennedy-Johnson,” pues se interpreta como basado en la
popularidad y el respaldo público hacia el presidente John Kennedy y su sucesor Lyndon
Johnson. Nuevamente este crecimiento se corresponde con un crecimiento de los
beneficios en términos reales del 36%. En diciembre de 1974, los precios de la bolsa
cayeron un 56% con respecto a su máximo en enero del 66.
Otra posible explicación para el gran aumento de los precios antes del año 2000 es
la relación inversa de precios con los tipos de interés a 10 años. Durante este periodo
incluso se llegó a describir esta relación como el “modelo Fed” (en referencia a supuestos
estudios realizados por la Reserva Federal de los EEUU). Sin embargo, la teoría
económica plantea que debía existir esta relación con los tipos de interés a largo plazo
reales. Que dicha relación también haya existido con los tipos nominales es una
anomalía que no tiene fundamento empírico. 60
Otra fuente de datos relacionada que parece mostrar la existencia de factores
culturales en la valoración económica es la comparación de índices del precio de las casas
que nos ofrece Shiller (véase la figura 2.5 para una reproducción de este gráfico). 61
60 Franco Modigliani and Richard A. Cohn, “Inflation, Rational Valuation and the
Market,” Financial Analysts Journal 35, no. 2 (March 1, 1979): 24-44.
61 Shiller, Irrational exuberance, 19.
52

62 Ibid.
Figura 2.5: Precios de los Hogares Alrededor del Mundo 62
53

En la figura 2.5 se puede apreciar una importante similitud en la evolución de los
precios en el intervalo de tiempo 1984-2003. Por un lado, la diversidad de condiciones
en estas ciudades de alrededor del mundo conlleva que estas variaciones en precios deben
estar basadas en variaciones en la demanda. Además, la existencia de estas tendencias
globales en la demanda de mercados que por definición no están globalizados refuerza la
hipótesis de que las variaciones en precios están influidas por causas no sólo económicas
sino también sociales (modas culturales, fenómenos de contagio psicológico, etc.).
54

2.10. Apéndice
Relación de algunos de los sesgos psicológicos que se ha demostrado que afectan
a nuestras decisiones de inversión:
• Efecto de arrastre o efecto del carro ganador – Es la tendencia a hacer (o creer)
cosas porque muchas otras personas hacen (o creen) lo mismo.
• Prejuicio o sesgo de punto ciego – Es la tendencia a no compensar los propios
prejuicios cognitivos.
• Prejuicio de la elección comprensiva – Es la tendencia a recordar nuestras propias
decisiones como mejores de lo que realmente fueron.
• Prejuicio o sesgo de confirmación – Es la tendencia a buscar o interpretar
información de un modo que confirme nuestros prejuicios.
• Prejuicio de compatibilidad – Es la tendencia a probar hipótesis exclusivamente a
través de la prueba directa.
• Efecto contraste – Es el realce o reducción de un peso u otra cualidad o medida,
cuando la comparamos contrastando con otros objetos observados recientemente.
• Deformación profesional – Es la tendencia a mirar las cosas de acuerdo con las
convenciones o prisma de nuestra propia profesión, olvidando cualquier otro
punto de vista más amplio.
• Prejuicio de desconfirmación o sesgo de disconformidad – Es la tendencia de
algunas personas a realizar un crítico escrutinio de la información cuando
contradice sus principales creencias y aceptar sin criterio aquella información que
es congruente con sus principales creencias.
• Efecto de cesión – Es la tendencia de las personas a dar más valor a algo tan
pronto como lo poseen.
• Efecto foco – Desviación de la predicción del resultado, ocurre cuando las
personas sitúan mucha más importancia en un determinado punto o aspecto de un
evento.
• Descuento hiperbólico – Es la tendencia de algunas personas a tener mayores
preferencias por beneficios inmediatos en comparación con beneficios retardados.
55

• Ilusión del control – Es la tendencia del ser humano a creer que puede controlar o
al menos influir, en algunos beneficios o pagos que claramente no puede controlar
o influir.
• Prejuicio por impacto – Es la tendencia de las personas a sobrevalorar el alcance o
intensidad de impacto de sus futuros estados emocionales.
• Prejuicio de información – Es la tendencia a buscar información, incluso cuando
ésta no puede afectar a la decisión a tomar.
• Aversión de pérdida – Es la tendencia de las personas a preferir, en mayor medida,
evitar las pérdidas, superiormente, a la posibilidad de adquirir ganancias.
• Negación de la probabilidad – Es la tendencia a rechazar completamente
cualquier probabilidad cuando se realiza la decisión bajo incertidumbre.
• Efecto laguna de exposición – Tendencia de las personas a expresar apetencias
indebidas por cosas, simplemente porque éstas les son familiares.
• Prejuicio por omisión – Tendencia a juzgar acciones perjudiciales, lesivas o
dañinas como peores, o menos morales, que omisiones de acción, igualmente
dañinas.
• Prejuicio o sesgo por resultados – Tendencia a juzgar una decisión por su
resultado final, en lugar de juzgarla por la calidad o acierto de la decisión, cuando
fue realizada.
• Falacia de planificación – Tendencia a desestimar o infravalorar los tiempos de
finalización de las tareas.
• Racionalización post-compra – Tendencia que tienen algunas personas de
persuadirse a sí mismas, mediante un argumento racional que justifica la bondad o
necesidad de sus compras.
• Efecto de pseudocerteza – Tendencia a hacer elecciones adversas y de riesgo si los
resultados esperados son positivos, porque realizando búsqueda de las elecciones
de riesgo se tiene la preconcepción de evitar resultados negativos o no tan
favorables.
• Percepción selectiva – Tendencia en la cual, las ansias, esperanzas o ilusiones,
afectan a la percepción.
• Prejuicio de statu quo – Tendencia de algunas personas, a valorar o apreciar en
56

mayor medida, las cosas que permanecen estables.
• Tendencia de riesgo cero – Preferencia por reducir un pequeño riesgo hasta cero,
en vez de reducir de forma considerable un gran riesgo.
57

3. CIENCIA DE LAS EMOCIONES
3.1. Definición de la Emoción
La emoción es un cúmulo complejo de relaciones entre factores subjetivos
y objetivos, por medio de una serie de sistemas neuro-hormonales, que
pueden: (a) dar lugar a experiencias afectivas como sensaciones de mayor
o menor excitación, placer o desagrado; (b) generar procesos cognitivos
con efectos relevantes sobre la percepción, la evaluación, y la
categorización; (c) activar reacciones fisiológicas ante los estímulos; y (d)
desembocar en comportamientos que a menudo—pero no siempre—son
expresivos, orientados a objetivos, y adaptativos. 63
Aunque la teoría económica comienza a considerar el papel de las emociones –
fundamentalmente por medio de la inclusión de las expectativas de futuro en los
constructos teóricos– el tratamiento que reciben estas todavía carece de la profundidad
necesaria. Por ello, comenzamos por examinar en primer lugar una parte del saber
existente en esta materia.
Los seres humanos son capaces de experimentar una gran diversidad de estados
emocionales. Como tal, existen muchos términos y definiciones para las emociones que
experimentamos en el día a día. Los términos “afecto,” “ánimo,” “emoción,” y
“activación” se utilizan indistintamente aunque cada uno tiene su propio significado
diferente de los demás. Los estados emocionales se pueden dividir en varias categorías
en función de cómo se manifiestan en el individuo, desde los instintos afectivos más
básicos y primitivos hasta estados de ánimo más específicos, que suelen tener un efecto
prolongado y están influidos indirectamente por el entorno del individuo. Un estado
63 P. R. Kleinginna and A. M. Kleinginna, “A Categorized List of Emotion Definitions,
with Suggestions for a Consensual Definiton,” Motivation and Emotion 5, no. 4
(1981): 345-79.
58

afectivo, la categoría más amplia de estado emocional, puede tener una valencia positiva
o negativa que mide la carga de positividad/negatividad de dicho estado emocional. Los
estados de ánimo son categorías ligeramente más reducidas que proporcionan la base
para los más específicos estados emocionales que son de mucha menor duración y por lo
general se pueden atribuir a un estímulo concreto. El estado emocional de un individuo
se ve considerablemente influido por su estado de ánimo y afectivo subyacente. De esta
manera, un estado emocional a menudo es el resultado de muchas influencias
subyacentes e interrelacionadas, que en última instancia se manifiestan visualmente, a
través de expresiones faciales, o auditivamente, a través de vocalizaciones y expresiones
vocales. Finalmente, la activación se refiere a la intensidad del estado emocional, de
manera paralela a como el afecto y la valencia provocan estados positivos o negativos en
el individuo. Un estado emocional con alta activación será claramente visible en el
individuo. 64 La subjetividad de las emociones causa ambigüedad en la terminología, y en
consecuencia la emoción permanece en un área imprecisa y relativamente poco definida
de la experiencia humana. Por lo general, todo el mundo comprende el significado de las
emociones y puede diferenciar entre ellas, pero cuando se les pide que definan que es una
emoción, tienen problemas. 65
El estudio científico de las emociones es relativamente reciente. Sloboda y Juslin
evalúan las posibles causas de este retraso desde su interés en el estudio de la emoción
64 John A. Sloboda and Patrik N. Juslin, “Psychological Perspectives on Music and
Emotion,” in Music and Emotion: Theory and Research (Oxford: Oxford University
Press, 2001), 71-104.
65 B. Fehr and J. A. Russell, “Concept of Emotion Viewed from a Prototype
Perspective,” Journal of Experimental Psychology 113, no. 3 (1984): 464-86.
59

musical, aunque sus afirmaciones pueden generalizarse al estudio de las emociones en
general. 66 Una de las razones que explican el desarrollo tardío del estudio de las
emociones es la dificultad de medir las emociones en el laboratorio. Otra razón es la
influencia preeminente de las ciencias cognitivas en la psicología, que ha orientado las
investigaciones hacia los aspectos cognitivos del comportamiento humano. Así como el
estudio de la cognición humana se ha beneficiado de un marco conceptual unificado –la
teoría del procesamiento de la información– el estudio de las emociones no ha tenido un
paradigma unificador similar. Como veremos en la siguiente sección, sólo en la
definición del número y tipos de emociones existen varios modelos alternativos. El
estudio de las emociones se encontraría por tanto, según la clasificación de Kuhn, en la
fase pre-paradigmatica. 67 Otro impedimento ha sido el enfoque conductista de los años
cuarenta y cincuenta. Para los que abogan por este enfoque el estudio de las emociones y
otros procesos mentales internos es algo que debe estar fuera del ámbito científico. Algo
así como una “caja negra” sobre la cual solo podemos conocer los inputs y los outputs.
3.2. Modelos de las Emociones
Los modelos de las emociones son diversos y varían debido a la naturaleza
subjetiva del objeto que pretenden medir. Los dos enfoques principales en el área del
modelado emocional hoy en día son el categórico y el dimensional. Cada tipo de modelo
66 Patrik N. Juslin and John A. Sloboda, “Introduction,” in Music and Emotion: Theory
and Research, Series in Affective Science (Oxford: Oxford University Press, 2001), 4-
5.
67 Thomas S. Kuhn, The Structure of Scientific Revolutions, 3rd ed. (University Of
Chicago Press, 1996).
60

ayuda a comunicar un aspecto diferente de las emociones humanas y, de forma conjunta,
dichos modelos ayudan a comprender como la mente humana representa e interpreta las
emociones. Las distintos tipos de modelos difieren tanto en los parámetros que miden
como en su granularidad (el número de emociones que contemplan). 68
Los enfoques categóricos son aquellos que dividen todas las posibles emociones
en un número finito de categorías. Entre los enfoques categóricos para el modelado de
las emociones, el más común es el de las cinco emociones básicas de Paul Ekman. 69
Ekman clasificó las emociones en cinco categorías: el enfado, el miedo, la tristeza, la
felicidad, y el asco.
Otra forma de clasificar las emociones es el enfoque dimensional, que consiste en
clasificar las emociones según su posición a lo largo de varios ejes, como la valencia (o
placer: lo positiva o negativa que nos resulta la emoción), la activación (o excitación), y
potencia (o sentido de dominio sobre la emoción). El mas utilizado de estos modelos es
el de Robert Thayer. 70 En este modelo existen dos mecanismos de activación emocional,
uno relacionado con el estrés, y otro relacionado con la energía. De esta manera, estar
“sereno” se define como bajo en energía/bajo en estrés, “deprimido” como bajo en
energía/alto en estrés, “exuberante” como alto en energía/bajo en estrés, y
68 Bram van de Laar, “Emotion detection in music, a survey,” in 4th Twente Student
Conference on IT (Enschede: University of Twente, 2006), 1.
69 Paul Ekman, “An Argument for Basic Emotions,” Cognition and Emotion 6, no. 3
(1992): 169-200.
70 R. E. Thayer, The Biopsychology of Mood and Arousal (Oxford: Oxford University
Press, 1989); R. E. Thayer, The Origin of Everyday Moods: Managing Energy,
Tension, and Stress (New York: Oxford University Press, 1997); J.A. Russell,
“Affective Space is Bipolar,” Journal of Personality and Social Psychology 37, no. 3
(1979): 345-6.
61

“ansioso/frenético” como alto en energía/alto en estrés (véase figura 1).
El mecanismo de activación energético hace referencia a una dimensión que
oscila entre un extremo caracterizado por el vigor, la energía y la vitalidad y otro
extremo, caracterizado por la fatiga y el cansancio. Las variaciones en este sistema son
fácilmente observables en los ciclos diarios circadianos, la ingestión de alimentos, y la
realización de ejercicio, entre otros.
El mecanismo de activación en base al estrés es un sistema general de evitación o
precaución que se activa en las situaciones que entrañan un peligro real o imaginario para
el sujeto. Esta dimensión oscila entre un extremo caracterizado por la ansiedad y el
miedo, y otro extremo caracterizado por la calma y la quietud. La dimensión de estrés se
relaciona con el mecanismo de emergencia y preparación que analiza el peligro que una
determinada situación entraña para el sujeto.
Pese a que la nomenclatura de los dos ejes varía en sus distintas aplicaciones,
observamos que el eje vertical de este diagrama está relacionado con la activación
energética, que Thayer relaciona con la hormona epinefrina, también llamada adrenalina.
El eje horizontal se relaciona con el cortisol, también llamada la hormona del estrés, y se
corresponde con la activación tensa que mencionamos anteriormente. Es posible
considerar un modelo dimensional como categórico, y viceversa (véase la figura 3.2).
62

Figura 3.1: Modelo Bidimensional de las Emociones de Thayer.
63

Figura 3.2: Modelos Categórico Basado en el Modelo de Thayer con Cuatro Grupos de
Emociones. 71
71 Björn Schuller, Johannes Dorfner, and Gerhard Rigoll, “Determination of
Nonprototypical Valence and Arousal in Popular Music: Features and Performances,”
Journal on Audio, Speech, and Music Processing (2010): 19.
64

Albert Mehrabian representa el espacio emocional en tres dimensiones en su
modelo PAD (placer-activación-dominio). 72 Los modelos básicos en dos y tres
dimensiones han sido ampliados para formar modelos circulares, como el circunflejo
emocional de Russell (véase figura 3.3) 73 o el circulo de adjetivos diseñado por Kate
Hevner (véase figura 3.4). 74 En estos enfoques, se adjudica una lista de adjetivos—
veintiocho términos para Russell, y sesenta y siete en Hevner—a su respectivo cuadrante
(u octante).
Otro modelo difundido es el de Tellegen-Watson-Clark, también conocido como
la escala PANAS (Positive and Negative Affect Schedule). Estos autores sugieren que
existen dos grandes factores dominantes en las experiencias emocionales, relativamente
independientes entre sí, denominados afecto positivo y negativo.
72 Albert Mehrabian, “Pleasure-Arousal-Dominance: A General Framework for
Describing and Measuring Individual,” Current Psychology 14, no. 4 (1996): 261-92.
73 J. A. Russell, “A Circumplex Model of Affect,” Journal of Personality and Social
Psychology 39, no. 6 (1980): 1161-78.
74 Kate Hevner, “Experimental studies of the elements of expression in music,” The
American Journal of Psychology 48, no. 2 (1936): 246–268.
65

Figura 3.3: Modelo Circunflejo de Russell. 75
75 Schuller, Dorfner, and Rigoll, “Determination of Nonprototypical Valence and Arousal
in Popular Music: Features and Performances.”
66

Figura 3.4: Modelo de Hevner 76
76 Hevner, “Experimental studies of the elements of expression in music,” 249.
67

Chorot 77 describe el modelo PANAS como compuesto por dos dimensiones
“descriptivamente bipolares pero afectivamente unipolares,” para enfatizar que
solamente el polo alto de cada dimensión representa un estado de alto afecto, siendo el
polo bajo de cada factor únicamente un reflejo de ausencia relativa de implicación
afectiva. Así por ejemplo, la calma y la relajación serían componentes de bajo afecto
negativo, mientras que la desgana y la lentitud/torpeza lo serían de bajo afecto positivo.
El afecto positivo refleja el punto hasta el cual una persona se siente entusiasta, activa,
alerta, con energía y participación gratificante. El afecto negativo representa una
dimensión general de diestrés subjetivo y participación desagradable que incluye una
variedad de estados emocionales aversivos como disgusto, ira, culpa, miedo y
nerviosismo. Muchos términos del afecto no son marcadores puros del afecto positivo o
negativo, sino términos mixtos que no se localizan en los factores ortogonales. 78 Este es
el caso, por ejemplo, de los que implican alto afecto positivo y bajo afecto negativo (por
ej. “contento”, “feliz”, etc.) o, inversamente, los que representan bajo afecto positivo y
alto afecto negativo (por ej. “triste”, “infeliz”, “solo/a”, etc.).
77 Paloma Chorot Raso et al., “Escalas panas de afecto positivo y negativo: validación
factorial y convergencia transcultural,” Psicothema 11, no. 1 (1999): 35-51.
78 En análisis factorial, se dice que un factor es ortogonal si no se relaciona con el resto
de factores, es decir que la correlación es igual a cero. Se dice que un factor es
oblicuo, si tienen una correlación diferente de cero.
68

3.3. Aspectos Fisiológicos de las Emociones
3.3.1. Neuropsicología de las Emociones
En su influyente libro, Peretz explora como la neuropsicología ha llegado al
estudio de las emociones como otra función más del cerebro. 79 La neuropsicología es la
disciplina que estudia el funcionamiento del cerebro con el objetivo de obtener
información sobre los procesos biológicos de la percepción y la emoción en el ser
humano. Como su nombre indica, esta disciplina relaciona los mecanismos neuronales
con las funciones mentales. 80 Es una disciplina antigua, que se remonta al
descubrimiento por Broca en 1861 de que el habla está relacionada con el funcionamiento
de una pequeña región en la parte izquierda del cerebro.
Posteriormente, se ha intentado descubrir cuáles son las partes del cerebro que se
ven involucradas en otras actividades del ser humano y mencionaremos más adelante, por
su especial interés para nuestra investigación, los estudios sobre las áreas del cerebro que
se utilizan en la toma de decisiones financieras, y en la percepción de la emoción
musical. Como resultado de este enfoque biológico, la neuropsicología ha pasado a
llamarse recientemente “neurociencia cognitiva.” Este cambio de terminología refleja la
intención de incluir la neuropsicología dentro del campo de las neurociencias. Las
neurociencias son un amplio campo que abarcan desde el estudio fisiológico de neuronas
79 Isabelle Peretz, “Listen to the Brain: a Biological Perspective on Musical Emotions,”
in Music and Emotion: Theory and Research, Series in Affective Science (Oxford:
Open University Press, 2001), 105-34.
80 Igual que como el MIR relaciona caracteristicas fisicas del sonido con sus
representaciones mentales.
69

individuales en la retina de la tortuga hasta la organización del cerebro en el área que
sirve al sentido del humor en los humanos.
Hasta época reciente la mayoría de los estudios sobre el comportamiento humano
han ignorado las emociones. Quizás esto sea debido al enfoque cognitivo que se extendió
en los años sesenta, que utilizaba la metáfora del ordenador como modelo para las
funciones mentales. Actualmente, la neuropsicología estudia las emociones rechazando
la idea de que sean demasiado subjetivas o vagas como para no ser estudiadas. Por el
contrario ahora se estudian expresamente, de manera que la razón ya no se ve como esa
actividad únicamente humana que controla la irracionalidad emocional. Se ha
demostrado que los procesos emocionales son una parte íntegra del proceso de la toma de
decisiones.
70

Figura 3.5: Sección Longitudinal del Cerebro 81
81 Peretz, “Listen to the Brain: a Biological Perspective on Musical Emotions,” 109.
La parte punteada es el sistema límbico clásico. El giro fusiforme está escondido
dentro del lóbulo temporal. La amígdala está representada en negro.
71

82 Ibid., 111.
Figura 3.6: Vista Lateral del Cerebro 82
Se muestran los cuatro lóbulos del hemisferio izquierdo. La parte punteada
corresponde al giro temporal superior.
72

3.3.2. Teoría de los Tres Cerebros
MacLean desarrolló una teoría global sobre el cerebro emocional,
intentando conjugar la importancia del hipotálamo en la expresión
emocional, con la de la corteza en la experiencia emocional. Introdujo la
idea de que el rinencéfalo, la parte filogenéticamente primitiva del cerebro
a la que pertenece en parte el cerebro límbico, en los animales inferiores
constituye un cerebro visceral, encargado de las conductas instintivas y los
impulsos básicos necesarios para la supervivencia del individuo y la
especie. Tal archipallium se mantiene intacto en los mamíferos superiores,
aunque en éstos se añadirían las partes más modernas del cerebro (el
neocortex) responsables de la conducta racional. Según él, el hipocampo
sería la estructura central en la que se elaborarían las experiencias
emocionales, expresándolas a través del hipotálamo y el sistema nervioso
autónomo, que produciría los componentes vegetativos y motores de la
emoción. McLean propuso que las alteraciones psiquiátricas de carácter
emocional estaban causadas por lesiones de este “sistema límbico”
anatómicamente basado en el circuito de Papez, con el añadido de la
amígdala cerebral, el septum y la corteza prefrontal. Finalmente
desarrolló la idea de que existen tres cerebros separados (teoría del cerebro
ternario), de origen progresivamente más moderno (reptil, paleomamífero,
y neomamífero) cada uno con un funcionamiento muy autónomo, su
propia inteligencia, memoria y sentido del tiempo. Sólo en los mamíferos
superiores (primates y hombre) estarían presentes los tres cerebros,
mientras que las aves, reptiles, anfibios y peces sólo tendrían el “cerebro
reptil.” El cerebro paleomamífero sería, básicamente, el sistema límbico. 83
Si la neocorteza se encarga del procesamiento de las ideas por medio de la razón,
el sistema límbico (que incluye la amígdala), tiene un funcionamiento caracterizado por
la rigidez –no aprende con la experiencia– la independencia –controla el comportamiento
humano de forma independiente a los mecanismos racionales del cerebro– y encargarse
de las funciones cerebrales “instintivas” –como la búsqueda de seguridad, la reacción
ante el miedo, o el deseo de placer. El aspecto del sistema límbico más relevante en este
caso es que también es donde reside el instinto gregario. El sistema límbico también es la
83 Carlos Martinez Belmonte, “Las Emociones y el Cerebro” (presented at the
Conferencia en la Real Academia de Ciencias, Madrid, 2004).
73

sede de las emociones y concretamente de aquellas emociones que guían los
comportamientos relacionados con la supervivencia.
74

Figura 3.6: Teoría de los Tres Cerebros de McLean 84
84 Paul D. MacLean, The triune brain in evolution: role in paleocerebral functions
(Springer, 1990), 9.
75

Otro científico anterior a MacLean: Bard, consideró que el hipotálamo –que forma
parte del sistema límbico– formaría parte de un “sistema de supervivencia” existente en
el cerebro dirigido a coordinar las respuestas anticipatorias de la reacción de alarma
descrita por Cannon, que se evocaban por las emociones intensas y que estaban dirigidas
a movilizar los recursos energéticos, las actividades motoras y las adaptaciones
vegetativas destinadas a aportar oxígeno y nutrientes de manera prioritaria a los
músculos, el cerebro y el corazón, poniendo así en marcha las “respuestas de lucha o
huida” requeridas para la supervivencia en situaciones de emergencia.
La reacción de alarma, tal y como la describió Cannon se produce por la
activación del sistema nervioso simpático en conjunción con las hormonas
segregadas por la médula suprarrenal (adrenalina y noradrenalina). Esta
activación permite la movilización de los recursos corporales para poder
emitir una respuesta rápida: ataque o huida. Hay un aumento de la
frecuencia y fuerza del latido cardíaco, que facilita un bombeo más rápido
de oxígeno; contracción del bazo que libera glóbulos rojos almacenados al
torrente circulatorio, liberación hepática de azúcar almacenado para uso de
la musculatura, redistribución de la sangre circulante por piel y vísceras a
favor del cerebro y músculos, aumento de la capacidad respiratoria y
dilatación branquial para captar más oxígeno, dilatación pupilar, quizá con
el objeto de mejorar la eficacia de la visión, aumento de la coagulación de
la sangre, con objeto de cerrar posibles heridas y un aumento de los
linfocitos circulantes, que facilitan la reparación del daño tisular. Todo
esto se produce en cuestión de segundos o minutos. Y, cuando esta
situación acaba, se restaura el funcionamiento normal de tales actividades
neuroendocrinas mediante la actuación del sistema nervioso
parasimpático, que actuaría a modo de opuesto del simpático. 85
En resumen, la teoría de Cannon-Bard sobre las emociones establecía que unas
zonas concretas del cerebro, el hipotálamo y el tálamo, eran las responsables de llevar a
85 Francisco Claro Izaguirre, “Fundamentos Biologicos de la Conducta,” Universidad
Nacional de Educación a Distancia, 2000, http://www.uned.es/psico-2-fundamentosbiologicos-conducta-II/.
76

cabo respuestas emocionales integradas, proporcionando a la corteza cerebral la
información requerida para poner en marcha los mecanismos cerebrales de consciencia
de la emoción.
Por otro lado se ha demostrado que la expresión motora de la emoción es bastante
estereotipada en los animales, y también en el hombre, en el que la contracción
coordinada de determinados músculos forma parte de la respuesta a la emoción. Esto fue
ya puesto en evidencia por el fisiólogo francés del siglo XIX G-D, Duchenne de
Boulogne, que combinó la estimulación eléctrica de los músculos de la cara con la
entonces incipiente fotografía para mostrar como la contracción de determinados
músculos faciales determina las expresiones de alegría, terror, asombro, etc. Así, la
sonrisa de alegría, también llamada de Duchenne, combina la contracción de una serie de
músculos de la cara que no pueden ser activados de manera voluntaria y que dependen de
una vía nerviosa motora a cargo de la corteza motora accesoria en la corteza prefrontal,
los ganglios de la base y las vías llamadas extrapiramidales, mientras que la sonrisa
voluntaria se regula por otra vía separada, que desciende desde la corteza motora por la
vía piramidal. Como resultado de esta dicotomía, puede ocurrir que la lesión de una u
otra vía elimine la sonrisa involuntaria pero no la voluntaria o viceversa (paresia facial
emocional y voluntaria, respectivamente). Cuando se activan las emociones del sistema
límbico su efecto es rápido, muy potente (tanto que impide la actividad racional de la
neocorteza), y desaparece la percepción temporal (exige una actuación inmediata).
77

3.4. Aspectos Sociales de las Emociones
Otro aspecto importante en el estudio de las emociones es el fenómeno del
contagio emocional. 86 Barsade lo define como “el proceso en el que una persona o grupo
influye sobre las emociones o el comportamiento de otra persona o grupo a través de la
inducción consciente o subconsciente de los estados emocionales y las actitudes de
comportamiento.” 87 Las personas pueden contagiarse los estados emocionales que ven en
los demás en periodos temporales que van desde unos segundos hasta varias semanas.
Por ejemplo, algunos alumnos asignados de forma aleatoria a un compañero de piso
depresivo se volvieron cada vez mas deprimidos a lo largo de un periodo de tres meses, 88
y la posibilidad del contagio emocional entre extraños, incluso cuando el contacto es
breve, ha sido documentada a través de los efectos beneficiosos del “servicio con una
sonrisa” sobre la satisfacción del consumidor y las propinas. 89
Fowler y Christakis analizaron la presencia de estados de ánimos felices en las
redes sociales mediante el estudio longitudinal Framingham Heart Study. Observaron
86 Para un referencia dedicada al estudio de este fenómeno, véase:
Elaine Hatfield, John T. Cacioppo, and Richard L. Rapson, Emotional contagion
(Cambridge University Press, 1994).
87 S. G. Barsade, “The Ripple Effect: Emotional Contagion and its Influence on Group
Behavior,” Administrative Science Quarterly 47 (2002): 644-75.
88 Mary J. Howes, Jack E. Hokanson, and David A. Loewenstein, “Induction of
depressive affect after prolonged exposure to a mildly depressed individual.,” Journal
of Personality and Social Psychology 49, no. 4 (1985): 1110-1113.
89 S. Douglas Pugh, “Service with a Smile: Emotional Contagion in the Service
Encounter,” The Academy of Management Journal 44, no. 5 (October 2001): 1018-
1027.
78

que la felicidad de las personas se extendía en sus redes de contactos hasta tres grados de
separación. Las personas rodeadas por mucha gente feliz y aquellos que ocupan
posiciones centrales en la red tienen más probabilidades de ser felices en el futuro.
Este fenómeno ha sido contemplado por Scherer en su modelo de inducción
emocional (véase figura 3.7). 90 En él, la formación de las emociones se realiza mediante
un proceso de evaluación de eventos en el que el individuo evalúa el significado personal
de un evento para su bienestar en base a un numero de criterios y dimensiones. Así, en la
esquina superior de la figura 3.7 observamos la evaluación: un objeto o un evento son
evaluados por una persona específica, con respecto a ciertas dimensiones o criterios
relacionados con las consecuencias de dicho evento para las necesidades, objetivos, o
valores del individuo y su habilidad para reaccionar ante las consecuencias de dicho
evento. El resultado de este proceso de evaluación es una emoción que a continuación es
expresada o externalizada a través de síntomas fisiológicos; concretamente a través de la
actividad motora/expresiva de la cara, el cuerpo, y la voz. En este modelo y todos
aquellos que siguen la misma vertiente teórica, el tipo de emoción y de reacciones
fisiológicas y expresivas se interpretan como una función de los resultados de dicha
evaluación en base determinados criterios. Esta evaluación puede ocurrir de manera
rudimentaria y automática en los niveles inferiores del sistema nervioso central
(principalmente el sistema límbico) –especialmente para estímulos que han sido
evolutivamente “programados”– o de manera más elaborada y costosa en un proceso que
involucra la corteza cerebral así como los centros inferiores del sistema nervioso central.
90 Klaus R. Scherer, “Emotionsprozesse im Medienkontext: Forschungsillustrationen und
Zukunftsperspektiven,” Medienpsychologie 10 (1998): 276-93.
79

Figura 3.7: Modelo de Inducción Emocional de Scherer 91
91 Patrik N. Juslin and John A. Sloboda, Music and Emotion: Theory and Research, 1st
ed. (Oxford University Press, USA, 2001), 366.
80

Öhman descubrió que ciertos estímulos (por ejemplo, serpientes y arañas) pueden
ser procesados por los centros primarios del cerebro en periodos de tiempo
extremadamente breves, sin que medie ningún proceso consciente, ni la participación de
las zonas corticales. 92 Según este autor, las expresiones faciales de miedo pueden tener el
mismo efecto. Jürgens propone que las expresiones vocales de las emociones al estilo de
las llamadas de alarma en los primates pueden pertenecer a esta clase de estímulos pre-
programados. 93 Como consecuencia, los estímulos musicales que comparten las
características acústicas de dichas vocalizaciones (comienzo súbito, frecuencias agudas,
registro extendido, energía elevada en las altas frecuencias) pueden ser evaluados
mediante procesos de detección evolucionariamente primitivos pero extremadamente
potentes para provocar, al igual que las imágenes de arañas y serpientes expresiones
faciales de miedo, y respuestas fisiológicas defensivas.
La flecha intermedia señala el proceso de empatía, mediante el cual se pueden
provocar emociones simplemente observando a otra persona afectada por un evento que
es importante para él pero no necesariamente para nosotros. Por ejemplo sentir pena por
alguien afligido por un evento desgraciado, o compartir la alegría de alguien que ha
recibido un golpe de buena suerte. Este proceso naturalmente requiere de vínculos de
simpatía con dicha persona.
Finalmente, la flecha de la derecha ilustra el mecanismo del contagio emocional,
92 A. Öhman, “Preattentive Processes in the Generation of Emotions,” in Cognitive
Perspectives on Emotion and Motivation, ed. V. Hamilton, G. H. Bower, and N. H.
Frijda (Dordrecht, the Netherlands: Kluwer, 1988), 127-44.
93 U. Jürgens, “Central Control of Monkey Calls,” in Primate Vocal Communication, ed.
D. Todt, P. Goedeking, and D. Symmes (Berlin: Springer, 1988), 162-70.
81

donde el aspecto esencial es la observación de las expresiones motoras de otra persona,
incluso desconociendo el evento original que causo dicha reacción. La observación de
expresiones motoras muy marcadas en otra persona puede producir reacciones motoras
similares en nosotros. Este proceso a veces también se llama imitación motora. 94
Este fenómeno se puede generalizar a los medios de comunicación masivos,
incluyendo las películas y la música, como se puede observar en la figura 3.8.
94 Nancy Eisenberg and Janet Strayer, Empathy and its development (Cambridge, UK:
Cambridge University Press, 1987).
82

Figura 3.8: Modelo de Contagio Emocional en los Medios de Comunicación 95
95 Juslin and Sloboda, Music and Emotion, 370.
83

3.5. Estudio de las Emociones en las Finanzas
En esta sección se repasan algunos trabajos señalados que investigan el papel de
las emociones y las estructuras emocionales del cerebro en la toma de decisiones
financieras, ilustrando los paralelismos y estado relativo de desarrollo de las
investigaciones en “emoción financiera” con respecto al estudio de la emoción en general
y el estudio de la emoción musical. Sin embargo, no tratare aquí las consecuencias de
estos fenómenos en teoría económica. Ese tema se abordó en el capítulo II.
Si considerásemos como válida la hipótesis del homo economicus, entonces el
papel de la neocorteza sería principal en la toma de decisiones de inversión, al tomarse
las decisiones con total racionalidad. Sin embargo Lo y Repin demostraron que existen
variaciones en los indicadores psico-fisiológicos de distintos operadores de los mercados
de valores. 96 Estas variaciones están causadas por mecanismos cerebrales relacionados
con el sistema límbico y el sistema nervioso autónomo. Los indicadores que midieron
fueron: conductividad de la piel, pulso, ritmo cardíaco, señales electromiográficas,
respiración, y temperatura corporal. Estos indicadores se conocen como indicadores
psicofisiológicos porque varían con las emociones del sujeto, al ser manifestaciones
indirectas de las emociones que se transmiten a través del sistema nervioso autónomo.
96 Andrew W. Lo and Dmitry V. Repin, “The psychophysiology of real-time financial
risk processing,” Journal of Cognitive Neuroscience 14, no. 3 (2002): 323–339.
84

97 Ibid.
Figura 3.9: Equipo de Medición de Indicadores Psicofisiologicos de Lo y Repin 97
85

Además, Peterson ha demostrado mediante técnicas de resonancia magnética que
la posibilidad de recibir dinero provoca sudoración y la activación de zonas del cerebro
relacionadas con los mecanismos de placer y en concreto, con el sistema límbico. 98
Mediante un experimento en el que los sujetos se ven ante la posibilidad de ganar una
cantidad indeterminada de dinero (sin posibilidad de pérdida), o de perder una cantidad
de dinero indeterminada (sin posibilidad de ganancia), el investigador confirma que los
procesos neuronales relacionados con el mecanismo de búsqueda de beneficios (búsqueda
de placer), son distintos a los de la aversión a la pérdida (aversión al dolor).
La activación del mecanismo de búsqueda de beneficios resulta en un tipo
determinado de comportamiento y de emociones, caracterizado entre muchos inversores
como una mayor tendencia al riesgo, mayor impulsividad, sentimientos positivos, y
mayor activación física. El comportamiento y las emociones propiciadas por los
mecanismos de aversión a la pérdida son tímidos, protectivos, atemorizados, y con
aversión al riesgo.
Cuando se activan estos mecanismos en grandes grupos de personas, el
mecanismo de búsqueda de beneficios puede impactar a la economía en general,
causando burbujas bursátiles, aumento del consumo, posiciones de inversión más
arriesgadas, y un mayor endeudamiento. Por el contrario, el mecanismo de aversión a la
pérdida se observa cuando la gente disminuye sus créditos, vende sus bienes, y disminuye
su confianza financiera (o incluso aumenta su miedo).
98 Richard L Peterson, “The neuroscience of investing: fMRI of the reward system,”
Brain Research Bulletin 67, no. 5 (November 15, 2005): 391-397.
86

Figura 3.10: Activación de Distintas Áreas del Cerebro en Situaciones de Recompensa 99
99 Ibid.
Arriba: Podemos observar como se activa el nucleus accumbens cuando se anticipa
una recompensa económica, de comida, sexual, de lujo o de cualquier otro tipo. En las
imágenes (1) y (2) observamos como la anticipación de una recompensa monetaria
estimula el nucleus accumbens.
Abajo: La corteza medial prefrontal se activa cuando se ve una marca favorita, o
cuando se recibe una recompensa. La corteza medial prefrontal se activa en las
imágenes (3) y (4).
87

Figura 3.11: Nucleus Accumbens 100
100 El nucleus accumbens - la estructura del cerebro responsable de la recompensa, la
motivación y la adicción. En la imagen observamos las interacciones del mecanismo
de adicción.
Nota: VTA son las siglas del área ventral del tegumento.El VTA es una de las partes
más primitivas del cerebro. Las neuronas del VTA son las encargadas de sintetizar la
dopamina, cuyos axones envían al nucleus accumbens.
88

3.6. Estudio de la Emoción Musical
La música, por el contrario, es evidentemente una imitación directa de las
sensaciones morales. Cada vez que las armonías varían, las impresiones
de los oyentes mudan a la par que cada una de ellas y las siguen en sus
modificaciones. Al oír una armonía lastimosa, como la del modo llamado
mixolidio, el alma se entristece y se comprime; otras armonías enternecen
el corazón, y son las menos graves; entre estos extremos hay otra que
proporciona al alma una calma perfecta, y este es el modo dórico, único
que, al parecer, causa esta última impresión; el modo frigio, por el
contrario, nos llena de entusiasmo. Estas diversas cualidades de la
armonía han sido bien comprendidas por los filósofos, que han tratado de
esta parte de la educación, y su teoría no se apoya sino en el testimonio de
los hechos. Los ritmos no varían menos que los modos. Los unos calman
el alma, los otros la conmueven; pudiendo ser las formas de estos últimos
más o menos vulgares, de mejor o peor gusto. 101
3.6.1. Introducción
Si bien el estudio de la emoción musical ha sufrido algunos de los mismos
obstáculos y retrasos que el estudio de la emoción en general, el estudio científico de la
emoción musical es actualmente una tarea multidisciplinar, con consideraciones
filosóficas, musicológicas, psicológicas, biológicas, antropológicas, sociológicas y
terapéuticas. Juslin y Sloboda consideran que el estudio de la emoción musical se
encuentra todavía en la “fase pre-paradigmatica;” los objetivos actuales de las
investigaciones que se realizan son teóricos y de investigación básica, sin consideración
de las aplicaciones prácticas. 102 Esta quizás sea una de las razones que expliquen la
carencia de investigaciones sobre el cuerpo de canciones proporcionado por las listas de
101 Aristóteles, Politica. Libro V, ed. Medina and Navarro, trans. Patricio de Azcarate,
vol. 3, Obras de Aristoteles (Madrid: Imprenta de la Biblioteca de Instruccion y
Recreo, 1873), 175.
102 Juslin and Sloboda, “Introduction,” 7.
89

éxitos, el enfoque de la gran mayoría de las investigaciones que he consultado se centra
en experimentos de laboratorio. El estudio de campo (el consumo musical en el “mundo
real”) todavía está pendiente de ser abordado en profundidad. Otra de dichas razones es
la estrecha concentración de las investigaciones en la música clásica occidental con
exclusión de los estilos populares; y de manera relacionada, la escasez de estudios que
evalúen la dimensión social de las decisiones de consumo musical, aunque los trabajos de
DeNora y Konecni avanzan en este sentido. 103 El salto conceptual es similar al
encontrado en la literatura económica —desde un estudio de la toma de decisiones
enraizado en el concepto del individuo racional donde los factores sociales, culturales, y
emocionales son variables exógenas, hasta la inclusión de las influencias sociales y otros
procesos “irracionales” como parte endógena del modelo de comportamiento.
3.6.2. Historia de las Emociones en la Música
Aunque se conoce relativamente poco sobre la practica musical en la antigua
Grecia, los textos sobre música del periodo han constituido una referencia constante para
los posteriores teóricos en la materia y en consecuencia han ejercido una gran influencia.
De hecho, las dos principales funciones que los griegos asignaban a la música constituyen
prácticamente un guion de la historia del pensamiento sobre la emoción musical. Dichas
funciones eran la mimesis (la imitación o transformación de una realidad exterior) y la
catarsis (la purificación del alma a través de la experiencia emocional). La primera
103 Tia DeNora, “Aesthetic Agency and Musical Practice: New Directions in the
Sociology of Music and Emotion,” in Music and Emotion: Theory and Research,
Series in Affective Science (Oxford: Oxford University Press, 2001), 161-80; Vladimir
J. Konecni, “Social Interaction and Musical Preference,” in Psychology of Music,
Series in Cognition and Perception (New York: Academic Press, 1982), 497-516.
90

definición valora la función representacional de la música, incluyéndola en ese sentido
dentro de la teoría del conocimiento; la segunda adscribe el valor musical al efecto que
provoca sobre el sujeto que la experimenta. Pese a que se tratan de dos consideraciones
fundamentalmente opuestas de lo que es la música, su influencia sobre la práctica musical
fue escasa.
La aparición y desarrollo de la ópera en torno a 1600 estuvo asociada con un largo
periodo de consolidación del concepto de la música como mimesis. No es coincidencia
que la Camerata Fiorentina, responsable del desarrollo de este género considerase –si
bien erróneamente– que estaban reviviendo la práctica musical del antiguo teatro griego.
La función de la música en la opera del periodo Barroco es reflejar y ampliar la expresión
de las emociones contenidas en el texto y representadas mediante la acción escénica. En
este periodo, la música representa la realidad de la misma manera que lo hace el lenguaje.
Eso contribuye a comprender el hecho de que los músicos del Barroco tomasen prestado
muchos conceptos musicales del pensamiento de la época en lo relativo al lenguaje,
estudiando la música instrumental como un caso particular del discurso oral y, en
particular, aplicando sobre ella los principios de la retórica clásica. El objetivo principal
en la utilización de los recursos de la retórica sería, al igual que en lenguaje oral, lograr
convencer al publico; en vez de convencerlo sobre una causa legal o un asunto político,
convencerlo sobre la autenticidad emocional de los intérpretes. Al igual que los actores,
los intérpretes musicales se encontraban en el deber de sentir ellos mismos las emociones
que deseaban transmitir. 104
104 Nicholas Cook and Nicola Dibben, “Musicological Approaches to Emotion,” in Music
and Emotion: Theory and Research, Series in Affective Science (Oxford: Oxford
University Press, 2001), 46-7.
91

Todos los conceptos que la música tomo prestados de la retorica tienen su origen
en la extensa literatura sobre oratoria y retórica de los antiguos griegos y romanos, sobre
todo Aristóteles, Cicero, y Quintiliano. Entre las mas constantes e influyentes ideas de
esta tradición es la distinción de seis aspectos en el arte de la comunicación oral: inventio
(determinar el argumento), dispositio (ordenar el argumento), elocutio (el estilo),
memoria y pronuntiatio (la interpretación), con el objetivo de conmover (movere),
deleitar (delectare) y enseñar (docere). 105 Entre los teóricos renacentistas destaca
Vicentino con su “L’antica musica ridotta alla moderna prattica” de 1555 en donde
presenta un concepto ampliado de varietas, haciendo explicita la relación con la antigua
oratoria:
Ahora [el orador] habla más fuerte, ahora más suave, ahora lentamente, y
más rápido, y con esto conmueve sobremanera a los espectadores . . .
Igual debe ser con la música.
Como consecuencia de esta interrelación con las doctrinas de la retorica, la
música del Barroco asumió como su principal objetivo estético la comunicación de
abstracciones emocionales llamadas “afectos” (“Affekt” en alemán, del griego “pathos” y
el latín “affectus”). Un afecto consistía en un ideal racionalizado de cada estado
emocional o la pasión. Después de 1660 la representación de los afectos se convirtió en
una necesidad estética para la mayoría de compositores barrocos. Durante el periodo
105 Para un artículo académico sobre la relación de la música y la retórica a lo largo de la
historia, véase:
Blake Wilson, George J. Buelow, and Peter A. Hoyt, “Rhetoric and Music,” in Grove
Music Online, ed. Laura Macy (Oxford Music Online, 2001),
http://www.oxfordmusiconline.com/subscriber/article/grove/music/43166.
92

Barroco el compositor debía, como el orador, provocar en el publico estados emocionales
idealizados –tristeza, odio, amor, alegría, enfado, duda, etc.– y cada elemento de la
composición musical debía reflejar este objetivo afectivo. Si bien era más sencillo
apreciarlo en música asociada con un texto, el objetivo era el mismo en la música
instrumental. Un aspecto importante de este proceso de composición destinado a
comunicar una unidad estilística y expresiva basada en un afecto es que era algo racional,
un concepto objetivo; y no una práctica compositiva comparable con el énfasis del siglo
XIX en la creatividad emocional espontánea y las respuestas igualmente espontáneas por
parte del público. El compositor del Barroco planificaba el contenido afectivo de cada
pieza, o sección, o movimiento de una obra, con todos las herramientas de su oficio, y
esperaba que la respuesta de su público estuviese basada en una comprensión igualmente
racional del significado de su música. Todos los elementos musicales –escalas, ritmo,
estructura armónica, tonalidad, registro de la melodía, forma, textura instrumental, y
otros– se utilizaban con el conocimiento de que iban a ser interpretados afectivamente.
Los estilos, formas, y técnicas compositivas de la música del Barroco eran en todo
momento una consecuencia de este concepto de los afectos.
El ideal afectivo también fue definido, al menos parcialmente, por los textos de
varios filósofos de distintos países en el siglo XVII tales como Descartes, Francis Bacon,
y Leibniz. En la profusión de estudios naturalistas y filosóficos del siglo XVII, “Les
passions de l’âme” de Descartes se convirtió quizás en el más influyente por su influencia
sobre el arte musical. Esto es debido a que creía haber encontrado una explicación
racional y científica para la naturaleza fisiológica de las pasiones y la naturaleza objetiva
93

de las emociones. La música no era especial en este sentido, ya que la preocupación por
los afectos dominó todas las artes en el siglo XVII. Además, la voluntad de explicar las
pasiones estuvo firmemente enraizada en la historia del arte occidental desde mucho
antes de Descartes. La conexión con el antiguo concepto de los cuatro temperamentos o
humores es significativa, y los antiguos griegos dejaron numerosos textos sobre el control
de las emociones humanas. Pensaban que la música poseía una fuerza ética, o ethos, que
estaba ligada a los modos. En el Renacimiento convergieron la filosofía ática del ethos,
la teoría de los temperamentos, y la incipiente teoría de los afectos, por ejemplo en las
múltiples clasificaciones de los modos de acuerdo con su naturaleza afectiva. En
posteriores tratados estas ideas eventualmente se convirtieron en teorías de los afectos
asociadas a determinadas tonalidades, de entre las cuales la mejor conocida es la
propuesta por Mattheson en su “Neu-eröffnete Orchestre” (1713).
La asociación de la retórica con el concepto de los afectos puede encontrarse
continuamente en la historia de la música desde al menos el siglo XV. Con la llegada del
siglo XVII, por ejemplo en el prefacio de “Le nuove musiche” de Caccini (1601-2), el
objetivo musical del cantante se convirtió en conmover los afectos del alma (“di muovere
l'affetto dell'animo”). El teórico alemán Michael Praetorius, en su “Syntagma musicum,
iii” (1618), avisaba al cantante de que no solo debía cantar sino también interpretar de
manera artística y elegante con el objetivo de conmover el corazón y los afectos del
público. Un teórico italiano, Cesare Crivellati, en su “Discorsi musicali” (1624) dedicó
un capitulo a “Come con la musica si possa movere diversi affetti.” Los tratados de
Werckmeister son igualmente valiosos en su intento de combinar la racionalidad de las
94

matemáticas con los conceptos retóricos de los afectos.
Después de 1750, los nuevos ideales expresivos desarrollados por la filosofía y
ciencia de la Ilustración redujeron la importancia de la elocuencia formal en la vida
intelectual. No significa esto que disminuyera la preocupación por las pasiones, sino más
bien que los afectos dejaron de considerarse como estados emocionales universales que
podían ser codificados de acuerdo a unos principios racionales. Sustituyendo esta visión,
se comenzaron a ver las pasiones como algo extremadamente volátil e individual de
forma que las representaciones convencionalizadas de los afectos que se venían
aceptando hasta el momento empezaron a parecer estereotipadas y antinaturalmente
estáticas.
3.6.3. Psicología de la Música
La potente relación de la música con las emociones no es un descubrimiento
reciente. 106 El campo de la psicología de la música tiene sus inicios en el siglo XVIII, con
el trabajo de Jean-Philippe Rameau en 1722, 107 si bien la investigación científica de este
fenómeno se intensifica en el siglo XIX. Butler recoge en su bibliografía más de 900
106 Se utilizan distintos términos en la literatura para referirse a la dimensión afectiva del
comportamiento humano: “emoción” (emotion) por Holbrook y Batra, “ánimo”
(mood) por Gardner, o “estado de sentimiento” (sentic state) por Clynes. En este
trabajo se utilizaran estos términos indistintamente.
Morris B. Holbrook and R. Batra, “Assessing the role of emotions as mediators of
consumer responses to advertising,” Journal of Consumer Research 14, no. 3 (1987):
404–420; M. P. Gardner, “Mood states and consumer behavior: A critical review,”
Journal of Consumer Research 12, no. 3 (1985): 281–300; Manfred Clynes, Sentics:
The Touch of the Emotions (Anchor Press/Doubleday, 1978).
107 David Huron, “History of Music Psychology,” n.d., http://music-cog.ohiostate.
edu/Music829F/timeline.html.
95

entradas relacionadas con el estudio de la psicología de la música en el siglo XIX. 108
Desde entonces académicos, investigadores, y científicos han estudiado como la mente
humana interpreta y experimenta la música. Las áreas de la percepción y cognición
musical –con base en la psicología– estudian como las representaciones científicas que
hacemos de las señales acústicas son diferentes de su representación en la mente humana.
Esto incluye la representación de la frecuencia de un sonido, que los humanos percibimos
como altura, y la intensidad, que se corresponde con la dinámica.
De manera parecida a como el estudio de la percepción musical intenta encontrar
un modelo de la percepción musical, los psicólogos han intentado encontrar un modelo de
la emoción en la mente humana. Las emociones se manifiestan de diversas maneras y los
psicólogos han encontrado varios enfoques que modelan intuitivamente las emociones.
Estos enfoques incluyen el modelo dimensional, que clasifica las emociones a lo largo de
varios ejes como placer, excitación, y dominio (modelo PAD); 109 y el modelo categórico,
que consiste en definir categorías de emociones dentro de las cuales se engloban todas las
posibles variaciones emocionales. Una vez que se ha definido un modelo emocional, es
posible atribuir distintas características musicales, como la altura o la dinámica, a los
distintos estados afectivos del modelo.
Recientes estudios demuestran el poder emocional de la música, que dan fin a la
discusión sobre si la música es capaz de no sólo expresar emociones, sino también
inducirlas (es decir, hacer que el oyente sienta algo por el mero hecho de escuchar una
108 Samuel Butler, Hudibras, parts I and II and selected other writings, ed. John Wilders
and Hugh De Quehen (Oxford: Clarendon Press, 1973).
109 Véase el Capítulo IV para ver otras aplicaciones del modelo PAD (pleasure-arousaldominance)
en el estudio del efecto de la música sobre los consumidores.
96

determinada pieza). Esta diferenciación dio lugar a que Kruhmansl hablase del enfoque
“cognitivista”—la música refleja emociones que el oyente comprende—y del enfoque
“emotivista”—la música induce emociones en el oyente experimenta fisiológicamente—
que se aplica no sólo a la psicología de la música, sino en general a la psicología
experimental y a la neuropsicología. 110
Así mismo, se intentan crear modelos matemáticos para predecir la respuesta
emocional a una pieza, en función de determinadas características musicales. Como
muestran varios autores, 111 cuanto menor sea el número posible de emociones, más
fiabilidad tendrá el modelo. Los estudios de emoción facial, determinan cuatro
arquetipos de expresión (felicidad, tristeza, miedo e ira), y parece racional suponer que
las emociones básicas serán las más fáciles de predecir, ya que además están originadas
en el sistema límbico, cuyo funcionamiento es innato y no se modifica con la experiencia.
Leman et al. utilizan el análisis factorial para determinar tres factores bipolares
que explican en gran medida las demás emociones más “complejas” en piezas musicales:
carácter (feliz – triste), activación (excitado – relajado) e interés (interesante – aburrido).
Se demostró que el último factor no se correlacionaba con ningún parámetro acústico.
El entorno cultural también es un factor importante en el tipo de expresión
musical, sin embargo, en esta investigación me limito a un área socio-cultural
homogéneo, los EEUU. Otro factor importante es el tipo de música, ya que si bien se
puede crear un modelo para predecir las emociones en música clásica occidental, puede
110 C. L. Krumhansl, “An exploratory study of musical emotions and psychophysiology.,”
Canadian Journal of Experimental Psychology 51, no. 4 (1997): 336–353.
111 van de Laar, “Emotion detection in music, a survey.”
97

no ser válido para la música india, por ejemplo.
Los efectos de la música sobre la conducta están relacionados con su capacidad de
reflejar e inducir emociones. La música no es simplemente una masa sónica amorfa, sino
que es una combinación compleja de elementos controlables. Desafortunadamente no se
ha desarrollado una taxonomía establecida de elementos musicales. Existen numerosas
definiciones pero lo que es un componente principal en una taxonomía es un
subcomponente en otra. Las características relacionadas con la dinámica 112 y la altura 113
aparecen en la mayoría de las clasificaciones y también presentan cierta confirmación
empírica. 114 Bruner también menciona la textura musical como un tercer factor. 115 Una
primera aproximación al estudio de como los componentes musicales comunican
diferentes emociones ha sido referirse a las opiniones de los músicos que componen,
interpretan, y dirigen música. 116 Véase la Tabla 3.1 para observar algunos de los
resultados de dicho estudio.
112 Para la definición del término “dinámica,” véase el apéndice.
113 Para la definición del término “altura,” véase el apéndice.
114 Soren Nielzen and Zvaimir Cesarec, “Emotional Expressions of Music as a Function
of Musical Structure,” Psychology of Music 10, no. 2 (1982): 7-17; R.I. Henkin, “A
Factorial Study of the Components of Music,” Journal of Psychology 39 (1955): 161-
181; R.I. Henkin, “A Reevaluation of a Factorial Study of the Components of Music,”
Journal of Psychology 43 (1957): 301-306.
115 Para la definición del término “textura,” véase el apéndice.
116 Deryck Cooke, The Language of Music (Oxford University Press, 1990).
98

Tabla 3.1: Significado Emocional Atribuido a Distintos Componentes Musicales
Significado emocional atribuido a componentes rítmicos de la música
1. Los ritmos binarios producen una sensación de control y rigidez en comparación con
los ritmos ternarios, que se sienten como más relajados o despreocupados.
2. Cuanto más rápido sea el tempo, se expresará mayor animación y felicidad.
3. Los ritmos constantes pueden representar una sensación de fluidez; los ritmos
punteados, bruscos, o irregulares expresan sentimientos más complejos.
4. Los ritmos firmes sugieren seriedad mientras que los ritmos más suaves son más
risueños.
5. Las notas en staccato dan más énfasis a un pasaje que las notas en legato.
Significado emocional atribuido a componentes relacionados con la altura musical
1. “Arriba” y “abajo” en la altura de las notas no se corresponde únicamente con arriba
y abajo en el mundo físico, también puede implicar “hacia fuera” y “hacia adentro,”
además de “hacia atrás” y “hacia adelante.”
2. Un aumento o disminución de la altura pueden representar un incremento o
disminución de la intensidad emocional en ciertos contextos.
3. Una canción en una tonalidad más aguda se suele considerar como más feliz que una
canción en tonalidades más graves.
4. La música en modo mayor expresa sentimientos más animados y positivos que la
música en modo menor.
5. Las armonías complejas son más agitadas y tristes que las armonías más simples, que
son más serenas y felices.
Significado emocional atribuido a componentes relacionados con la textura
1. El volumen alto sugiere animación o cercanía mientras que el volumen bajo sugiere
tranquilidad o distancia.
2. El crescendo (de menos a más volumen) expresa un aumento de energía mientras que
el diminuendo (de más a menos volumen) sugiere una disminución de energía.
3. Los instrumentos de viento-metal transmiten una sensación de frialdad y dureza,
mientras que los instrumentos de lengüeta expresan soledad y melancolía.
99

Diversos trabajos han comprobado empíricamente la veracidad de estas
afirmaciones. Estas investigaciones se pueden clasificar en categorías generales según el
elemento de la taxonomía musical que estudian: el ritmo, la dinámica, la altura, y la
textura.
Ritmo
Todas las investigaciones que estudian el tempo musical llegan a la misma
conclusión: la música más rápida se considera más feliz y agradable que la música más
lenta, ceteris paribus. 117 Específicamente, Hevner observó que los tempi lentos tienden a
evocar adjetivos más tranquilos, sentimentales, o solemnes; los tempi veloces evocan
respuestas relacionadas con sentimientos de estimulacion y alegría. 118 Aunque estos
estudios sugieren una relación directa entre emoción y “velocidad” musical, existen
razones para creer que la relación no es simplemente lineal. Se ha argumentado que sería
de suponer una función de preferencia en forma de U invertida, con un rango preferido
entre 70 y 110 pulsaciones por minuto (PPM). 119 Además, este rango de preferencia
117 Ralph H. Gundlach, “Factors Determining the Characterization of Musical Phrases,”
The American Journal of Psychology 47, no. 4 (October 1935): 624-643; M. G. Rigg,
“Speed as a determiner of musical mood.,” Journal of Experimental Psychology 27,
no. 5 (1940): 566–571; Klaus R. Scherer and James S. Oshinsky, “Cue utilization in
emotion attribution from auditory stimuli,” Motivation and Emotion 1, no. 4
(December 1, 1977): 331-346; K. Swanwick, “Musical Cognition and Aesthetic
Response,” Psychology of Music 1, no. 2 (6, 1973): 7-13.
118 Hevner, “Experimental studies of the elements of expression in music.”
119 W. Jay Dowling and Dane L. Harwood, Music cognition (Academic Press, 1986); Paul
Fraisse, “Rhythm and Tempo,” in The Psychology of Music, ed. Diana Deutsch (New
York: Academic Press, 1982), 149-80; Morris B. Holbrook and Punam Anand,
“Effects of Tempo and Situational Arousal on the Listener's Perceptual and Affective
Responses to Music,” Psychology of Music 18, no. 2 (October 1, 1990): 150-162.
100

probablemente varíe en función del contexto. 120
La utilización de los distintos ritmos ha sido examinado en otros estudios donde
se afirma que los ritmos “firmes” se perciben como más serios, sagrados, y/o solidos; los
ritmos “fluidos” se perciben como más felices, risueños, y/o soñadores. 121 Gundlach
anotó que los ritmos parejos se caracterizan por ser más brillantes y animados mientras
que la música con ritmos desiguales se perciba como digna y exaltada 122 . Otro aspecto
rítmico –la articulación– fue comentado por Weding, 123 las variaciones en el nivel de
“actividad” de una pieza están determinadas por la articulación. Específicamente, la
música con notas separadas (staccato) da la impresión de ser más viva, energética, y/o
agitada, sobre todo si se interpreta con una gran intensidad (un volumen elevado). De
manera opuesta, la música con notas ligadas (sobre todo en interpretaciones con
intensidades más suaves) se percibe como más tranquila, dulce, o soñadora.
Altura
En lo que respecta a la altura de las notas, sus efectos han sido investigados por
120 Dowling and Harwood, Music cognition.
121 Hevner, “Experimental studies of the elements of expression in music.”
122 Otros trabajos que estudian el ritmo utilizan etiquetas descriptivas demasiado
heterogeneas para poder ser comparadas entre ellos. Para consultar otros estudios
sobre el efecto emocional del ritmo musical, vease:
Alf Gabrielsson, “Adjective ratings and dimension analyses of auditory rhythm
patterns,” Scandinavian Journal of Psychology 14, no. 1 (1973): 244-260; Scherer and
Oshinsky, “Cue utilization in emotion attribution from auditory stimuli”; Karl Brantley
Watson, The Nature and Measurement of Musical Meanings (Evanston, Ill: The
American psychological association, inc, 1942).
123 Lage Wedin, “A Multidimensional Study of Perceptual-Emotional Qualities in Music”
13, no. 1 (1972): 241-257.
101

Grundlach, Hevner, Rigg, y Watson. 124 Sus conclusiones son relativamente homogéneas
y sugieren una fuerte asociación entre la altura y la felicidad percibida: la música más
aguda es más excitante o feliz que la música más grave. Por otro lado se han realizado al
menos dos estudios que ponen a prueba la idea preconcebida entre los músicos
occidentales de que la música en modo mayor transmite energía y emociones positivas
mientras que el modo menor transmite lo opuesto. Los resultados defienden la sabiduría
convencional: en los experimentos el modo menor se percibió como apenado, enfadado, o
misterioso en contraste con el modo mayor que se percibió como feliz, brillante, y
juguetón. 125
El contenido expresivo de la armonía también ha sido estudiado por Hevner,
Watson, y Wedin. 126 Por lo general, las armonías consonantes se describen como
juguetonas, felices, o serenas. Las armonías disonantes se perciben como mas agitadas,
siniestras, o tristes.
Otras dos características relacionadas con la altura de las notas son la dirección de
la melodía y la tesitura. Hevner encontró una tendencia a identificar las líneas melódicas
124 Watson, The Nature and Measurement of Musical Meanings; M. G. Rigg, “The Effect
of Register and Tonality upon Musical Mood,” Journal of Musicology 2, no. 2 (1940):
49-61; Gundlach, “Factors Determining the Characterization of Musical Phrases”;
Kate Hevner, “The Affective Value of Pitch and Tempo in Music,” The American
Journal of Psychology 49, no. 4 (October 1937): 621-30.
125 Kate Hevner, “The Affective Character of the Major and Minor Modes in Music,” The
American Journal of Psychology 47, no. 1 (January 1, 1935): 103-118; Scherer and
Oshinsky, “Cue utilization in emotion attribution from auditory stimuli.”
126 Kate Hevner, “Experimental Studies of the Elements of Expression in Music,” The
American Journal of Psychology 48, no. 2 (April 1, 1936): 246-268; Karl Brantley
Watson, The Nature and Measurement of Musical Meanings, vol. 54, Psychological
Monographs (Evanston, IL.: American Psychological Association, 1942); Wedin, “A
Multidimensional Study of Perceptual-Emotional Qualities in Music.”
102

ascendentes como más majestuosas o solemnes, mientras que las descendientes serían
más excitantes o serenas. Los resultados en cuanto a la tesitura indican que las
composiciones con un mayor registro (donde la diferencia entre las notas más agudas y
las más graves es de más de una octava) pueden ser percibidas como más brillantes que
aquellas que tienen menos de una octava, las cuales se perciben como más apenadas. 127
Textura
La textura musical ha sido menos investigada que las características relativas a la
altura y a la dinámica. Sin embargo, un estudio preliminar enfocado a la instrumentación
mostró que las canciones en los que los instrumentos de viento-metal tocaban la melodía
se describieron como más triunfantes y/o grotescos; el viento-madera expresó
sentimientos de torpeza y melancolía; las melodías en el piano se percibían como más
brillantes o tranquilas; y los sonidos de instrumentos de cuerda se asociaron con
sentimientos de felicidad. 128 El volumen es el único otro elemento de la textura que ha
sido examinado. Gundlach resaltó que las piezas con más volumen de su estudio fueron
descritas como triunfantes y/o animadas, mientras que las más suaves fueron juzgadas
como delicadas y/o tranquilas. Watson también estudió el volumen, descubriendo que las
canciones caracterizadas como muy excitantes o muy felices eran las de mayor volumen
mientras que las descritas como calmadas o serias tenían el volumen más bajo. 129
A modo de síntesis, Bruner ofrece una tabla con los efectos de ciertos elementos
127 Ralph H. Gundlach, “A Quantitative Analysis of Indian Music,” The American
Journal of Psychology 44, no. 1 (January 1, 1932): 133-145.
128 Ibid.
129 Watson, The Nature and Measurement of Musical Meanings, vol. 54.
103

musicales sobre el carácter emocional de la música (véase la Tabla 3.2). 130
130 G. C. Bruner, “Music, mood, and marketing,” The Journal of Marketing 54, no. 4
(1990): 94–104.
104

Elemento
Musical
Tabla 3.2: Características Musicales que Producen Distintas Emociones 131
Emoción
Serio Triste Sentimental Sereno/a Risueño Feliz Excitante Majestuoso Aterrador
Modo Mayor Menor Menor Mayor Mayor Mayor Mayor Mayor Menor
Tempo Lento Lento Lento Lento Rápido Rápido Rápido Medio Lento
Tesitura Grave Grave Media Media Aguda Aguda Media Media Lenta
Ritmo Firme Firme Fluido Fluido Fluido Fluido Desigual Fluido Desigual
Armonía Consonante Disonante Consonante Consonante Consonante Consonante Disonante Disonante Disonante
Volumen Medio Suave Suave Suave Medio Medio Fuerte Fuerte Variado
131 Ibid.
105

3.6.4. Modelos de Emociones Musicales
A mediados del siglo XX, investigadores y pensadores como Kate Hevner, Melvin
Rigg, y Karl Watson comenzaron a realizar avances en el descubrimiento de los vínculos
entre características musicales concretos, como el modo, la armonía, el tempo, el ritmo, y
las dinámicas, con las emociones y los estados de ánimo. Los estudios de Hevner se
centran en el valor afectivo de seis rasgos musicales y en cómo se relacionan con las
emociones. 132 El resultado de sus estudios se encuentra resumido en la tabla 3.3. Los seis
elementos musicales objeto de estudio son el modo, el tempo, la altura (el registro), el
ritmo, la armonía, y la melodía. Estos rasgos se identifican con un punto concreto del
modelo circular de las emociones con ocho categorías emocionales diferentes (figura
2.3). Las emociones características de las ocho categorías son solemne, triste, sonador,
sereno, apacible, feliz, excitante, y vigoroso. Cada categoría contiene entre seis y once
emociones similares para llegar a un total de sesenta y siete adjetivos. Este modelo es
muy cercano al de Russell, 133 y sirve por tanto para confirmar la validez del modelo
circunflejo de las emociones.
132 Hevner, “Experimental studies of the elements of expression in music”; Kate Hevner,
“Expression in Music: A Discussion of Experimental Studies and Theories,”
Psychological Review 42, no. 2 (March 1935): 186-204; Kate Hevner, “The Affective
Character of the Major and Minor Modes in Music,” The American Journal of
Psychology 47, no. 1 (1935): 103-18; Hevner, “The Affective Value of Pitch and
Tempo in Music.”
133 Russell, “A Circumplex Model of Affect.”
106

Figura 3.12: Aplicación Multidimensional del Modelo Circunflejo de las Emociones de
Russell 134
134 Ibid., 1168.
107

Los experimentos de Rigg incluyeron cuatro categorías emocionales: lamento,
alegría, añoranza, y amor. A cada categoría se le asignaron diferentes rasgos musicales.
Por ejemplo, la alegría tiene un ritmo yámbico, tempo rápido, registro agudo, modo
mayor, armonía simple, y dinámicas elevadas. 135
Los estudios de Watson difieren de los de Hevner y Rigg porque utiliza quince
grupos de adjetivos además de los rasgos musicales de altura (alto-bajo), volumen
(suave-fuerte), tempo (lento-rápido), sonido (bonito-feo), dinámica (constante-variable),
y ritmo (regular-irregular). Sus investigaciones muestran varias relaciones importantes
entre estos rasgos musicales y la emoción percibida del extracto musical. 136 La
contribución de Watson ha sido la de proporcionar a los investigadores en emoción
musical con un cuerpo de datos importante que se puede utilizar para comprobar los
resultados de otros experimentos.
A partir de estos estudios paradigmáticos, el campo de la música y la emoción se
ha convertido en una comunidad activa donde los investigadores más destacados son Paul
R. Farnsworth, Leonard B. Meyer, Patrik N. Juslin, John A. Sloboda, Emery Schubert,
Alf Gabrielsson, Erik Lindström, y David Huron, entre otros. El trabajo de estos
académicos abarca desde el análisis de breves fragmentos musicales hasta la medición
continua de la emoción y su evolución a través de toda una pieza musical. Tanto
135 M. G. Rigg, “The Mood Effects of Music: A Comparison of Data From Four
Investigators.,” Journal of Psychology 58 (1964): 427-38; M. G. Rigg, “What Features
of a Musical Phrase Have Emotional Suggestiveness?,” Bulletin of the Oklahoma
Agricultural and Mechanical College 36 (1939).
136 Watson, The Nature and Measurement of Musical Meanings, vol. 54.
108

Farnsworth, 137 como Schubert 138 han modificado el modelo original de Hevner. En estas
modificaciones los grupos de adjetivos de Hevner son evaluados y reorganizados para
formar grupos de adjetivos más precisos. Farnsworth modifico los ocho grupos de
adjetivos de Hevner para formar una nueva categorización de nueve grupos. Esta
modificación reforzó la relación entre los adjetivos dentro de cada grupo y debilito el
aspecto circular del modelo. 139 El trabajo de Schubert elabora la revisión de Farnsworth,
incluyendo un espacio emocional bi-dimensional 140 con la valencia (feliz-triste) en el eje
de las X y la activación (excitado-dormido) en el eje de las Y. Mediante una elaboración
de las conclusiones de Farnsworth, los primeros ocho grupos de Hevner se reasignan a
nueve nuevas categorías (de la A a la I) utilizando un subconjunto más preciso con 46 de
los 67 adjetivos originales. Schubert también añadió varios adjetivos del modelo
circunflejo de las emociones de Russell 141 y del diccionario de los afectos de Whissell. 142
Finalmente estos adjetivos emocionales se asignaron a un punto del espacio emocional
bidimensional según su posición geométrica con respecto a los dos ejes (valencia y
137 P. R. Farnsworth, “A Study of the Hevner Adjective List,” The Journal of Aesthetics
and Art Criticism 13, no. 1 (1954): 97-103; P. R. Farnsworth, The Social Psychology
of Music, 2nd ed. (Ames, Iowa: Iowa State University Press, 1969).
138 Emery Schubert, “Update of the Hevner Adjective Checklist,” Perceptual and Motor
Skills 96 (2003): 1117-22.
139 Ibid.
140 2DES: Two-dimensional emotion space.
141 Russell, “A Circumplex Model of Affect.”
142 C. M. Whissell, “The Dictionary of Affect in Language,” in Emotion: Theory,
Research, and Experience, vol. 4 (New York: Academic Press, 1989), 113-31.
109

activación). 143 El modelo de Emery Schubert introduce una importante novedad al
utilizar una metodología de medición continua que permite medir las variaciones
emocionales durante el desarrollo de la pieza. Después de medir las respuestas de un
grupo de sujetos utilizó el análisis de series temporales para crear un modelo de emoción
musical en función de parámetros acústicos. También ha desarrollado una representación
visual de las emociones, utilizando las cuatro expresiones emocionales arquetípicas.
3.6.5. Clasificación Automática de las Canciones
El reciente incremento del tamaño de las colecciones musicales de las personas –
fruto de su digitalización– ha creado la necesidad de idear métodos automáticos para su
clasificación. Existen actualmente dos centros universitarios con laboratorios
especializados en la investigación de métodos informáticos para ordenar y clasificar
colecciones musicales. Uno de ellos es el Grupo de Investigación en Tecnología Musical
de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona. 144 El otro es el Music, Mind, and
Machine Group, que pertenece al Media Lab del Massachusetts Institute of Technology.
Dentro de este último grupo de investigación, el trabajo de Owen Meyers realiza
una síntesis valiosa del estado de conocimiento de esta disciplina. El autor también vierte
luz sobre el tratamiento de la emoción musical, y su utilidad para clasificar grandes
colecciones de canciones. 145
143 Schubert, “Update of the Hevner Adjective Checklist.”
144 “Music Technology Group,” n.d., http://mtg.upf.edu/.
145 Owen Craigie Meyers, “A Mood-Based Music Classification and Exploration System”
(Massachusetts Institute of Technology, 2007).
110

La clasificación musical según su emoción es una vertiente en crecimiento dentro
del campo de la Extracción de Información Musical. 146 Los métodos utilizados van desde
la extracción de rasgos acústicos (por medios informáticos), hasta el análisis textual de
las emociones contenidas en las letras de las canciones. Esto permite asignar cada
canción a una categoría emocional. El numero y tipo de categorías emocionales se
definen en base a un modelo psicológico escogido de antemano, y forman el llamado
“espacio emocional.”
La razón de ser de estos sistemas está en la dificultad de elegir las canciones a
escuchar (o en el argot de la disciplina, de generar playlists) cuando se posee una
discoteca digital en constante crecimiento. Esto hace que sea cada vez más difícil
recordar las canciones que se tienen y en consecuencia, elegir idóneamente la lista de
canciones a reproducir. La creación de métodos automatizados de clasificación de
canciones en base a las emociones permitiría al musicófilo generar una lista de canciones
que se adaptase a su estado de humor, aunque Owen no comenta porque esto sería
deseable, dando por hecho que existe una demanda para este servicio.
Naturalmente la psicología de la música constituye la base de todo sistema de
recomendación de canciones. El primer paso para clasificar la música por emoción es
comprender como las emociones y la música se representan en el cerebro. Durante el
siglo XX se han realizado multitud de estudios psicológicos sobre la relación de la
música y las emociones. Estos estudios han generado diferentes representaciones e
interpretación de las emociones y su relación con la música. Owen evaluó los diferentes
modelos psicológicos de emoción musical con la intención de elegir el modelo idóneo en
146 Conocido como MIR (Music Information Retrieval).
111

el que basar un sistema de recomendación de canciones basado en el estado de ánimo.
Otra vertiente del trabajo de Owen que es de relevancia para el estudio de la
música pop en grupos sociales es el análisis de la relación entre las emociones producidas
y los parámetros musicales. El autor revisa la literatura e integra las últimas herramientas
de análisis de audio y texto para extraer los rasgos más relevantes de una pieza musical.
Estos rasgos se utilizan para asignar una emoción utilizando los datos de los estudios
psicológicos.
112

Tabla 3.3: Relación de Parámetros Musicales y Estados Emocionales según Hevner 147
Elemento
Musical
Digno /
Solemne
Triste /
Pesado
Soñador /
Sentimental
Sereno /
Suave
Modo Mayor 4 Menor 20 Menor 12 Mayor 3
Tempo Lento 14 Lento 12 Lento 16 Lento 20
Registro Grave 10 Grave 19 Agudo 6 Agudo 8
Ritmo Estable 18 Estable 3 Fluido 9 Fluido 2
Armonía Simple 3 Compleja 7 Simple 4 Simple 10
Melodía Ascendente 4 - - Ascendente 3
Con gracia /
Chispeante
Feliz /
Brillante
Excitante /
Emocionante
Vigoroso /
Majestuoso
Modo Mayor 21 Mayor 24 - -
Tempo Rápido 6 Rápido 20 Rápido 21 Rápido 6
Registro Agudo 16 Agudo 6 Grave 9 Grave 13
Ritmo Fluido 8 Fluido 10 Estable 2 Estable 10
Armonía Simple 12 Simple 16 Compleja 14 Compleja 8
Melodía Descendiente 3 - Descendiente 7 Descendiente 8
147 Hevner, “The Affective Value of Pitch and Tempo in Music,” 626.
113

3.6.6. Neuropsicología en la Emoción Musical
La neuropsicología permite observar directamente como las experiencias
musicales emocionales hacen que se activen determinadas zonas del cerebro.
Baumgartner et al. Informan de que “los fragmentos musicales presentados sin ningún
tipo de estímulo visual provocaron fuertes respuestas emocionales activando zonas del
cerebro relacionadas con la motivación, atracción/rechazo, o la excitación.” 148
Krumhansl realizó experimentos similares a los de Lo y Repin, midiendo varios
indicadores psico-fisiológicos mientras los sujetos escuchaban música con distinto
contenido emocional, que representaban tres emociones básicas: tristeza, miedo y
felicidad. 149 Las piezas musicales “tristes” produjeron los cambios más grandes en ritmo
cardíaco, presión sanguínea, conductancia electrodérmica y temperatura. Las piezas
musicales de “miedo” produjeron los cambios más grandes en velocidad de tránsito de la
sangre y amplitud. Las piezas musicales “felices” produjeron las diferencias más grandes
en los indicadores de respiración. Si bien los efectos fisiológicos de las emociones
musicales no fueron idénticos a los que están documentados para las emociones no-
musicales, es indudable que las piezas musicales tuvieron un efecto emocional sobre los
sujetos.
Por su parte Stefan Koelsch recopila estudios que demuestran la intervención de
las estructuras límbicas y paralímbicas en el procesamiento de música con un carácter
afectivo. También documenta cambios en la actividad electrodérmica ante sucesiones de
148 T. Baumgartner et al., “The emotional power of music: how music enhances the
feeling of affective pictures,” Brain research 1075, no. 1 (2006): 151–164.
149 Krumhansl, “An exploratory study of musical emotions and psychophysiology..”
114

acordes irregulares, y que estos cambios están relacionados con la corteza orbital
frontolateral y la amígdala (es decir, las áreas relacionadas con el procesamiento de las
emociones). En su estudio, toma una serie de piezas musicales consideradas como
“agradables”, y las manipula electrónicamente para que suenen constantemente
disonantes, lo cual se considera “desagradable.” A continuación toma resonancias
magnéticas de los sujetos mientras pasan de escuchar las piezas “agradables” a las
“desagradables”, y viceversa. También añade una dimensión temporal, al permitir que
los sujetos escuchen toda la pieza, o bien solo un fragmento.
115

Figura 3.13: Resultados Experimentales de Koelsch 150
150 Stefan Koelsch et al., “Investigating emotion with music: An fMRI study,” Human
Brain Mapping 27, no. 3 (3, 2006): 239-250.
En este gráfico observamos las partes del cerebro que se activan al pasar de piezas
musicales “desagradables” a piezas musicales “agradables”. Arriba: En la zona A se
muestran las zonas activadas al escuchar las piezas completas. En la zona B se
muestran las zonas activadas al escuchar sólo un extracto.
116

3.6.7. Factores Sociales del Consumo Musical
Hasta ahora se ha mostrado como la literatura coincide en reconocer el vínculo
entre la música y las emociones. Aunque se han establecido algunos elementos
estructurales que determinan la emoción musical (y entre ellos tempo es fundamental),
este vínculo sin duda es complejo y sobre el inciden múltiples factores como el origen
cultural, la experiencia musical previa, las experiencias concretas con una pieza musical,
el uso de la música como símbolo de estatus o pertenencia a un grupo, entre muchos
otros. Por ello, es necesario abordar uno de los aspectos más relevantes de la emoción
musical: la influencia de otras personas (los factores sociales) en nuestra relación con la
música y en consecuencia, con las emociones. En esta sección exploraré las
investigaciones que examinan por qué elegimos una pieza musical en un determinado
momento. También examinaré la existencia de un elemento común en la emoción
musical de todas las culturas del planeta.
La investigación de la música desde una perspectiva sociológica y antropológica
conlleva una visión utilitaria de la emoción musical. ¿Para qué sirve escuchar música?
¿El gusto por la música y por las emociones que transmite han servido para aumentar las
posibilidades de supervivencia del ser humano? En otras palabras ¿es un rasgo
adaptativo?
Una posible respuesta consiste en ver la música como un elemento que permite a
las personas actuar emotivamente: modificar el entorno emocional, o definir qué tipo de
emociones son apropiadas en un momento, o en un grupo social. En otras palabras, la
música contribuye a la construcción social de la emoción. Denora ofrece dos
117

interpretaciones sociológicas clásicas de este problema, una por Adorno, y otra derivada
de los estudios etnográficos de Paul Willis en los años setenta. 151
Adorno veía la música como algo plenamente unido a la formación de hábitos
mentales y la organización de estructuras sociales. En este sentido la música de Arnold
Schoenberg para Adorno podía desarrollar la conciencia crítica porque su organización
formal –su estructura– iba en contra de las convenciones y los lugares comunes en
música. De manera opuesta, en la época de la “administración total,” la música era
también un medio para “entrenar al subconsciente con reflejos condicionados.” 152 En la
opinión de Adorno, el Jazz, la tradición del Tin Pan Alley, y casi todos los géneros de
música popular, eran regresivos y formas de dependencia infantil. El trabajo de Adorno
fue fundamentalmente teórico y de naturaleza abstracta, sin entrar en el campo del
análisis empírico o la observación del consumo musical. Por ello su visión es
ocasionalmente prescriptiva (y peyorativa, sobre con respecto a la música popular) y
difícil de comprobar.
Otro elemento “social” de la emoción musical es su utilización –con mayor o
menor conciencia por parte de sus consumidores– como un recurso para construir la
identidad propia y gestionar los propios estados de ánimo. En este sentido varios autores
coinciden con Adorno en identificar la capacidad de la música para expresar entidades
sociales, pero lo hacen desde un punto de vista empírico. Por ejemplo, en el caso de
Willis y su investigación en la cultura de los bikeboys (moteros), el autor resalta la
151 DeNora, “Aesthetic Agency and Musical Practice: New Directions in the Sociology of
Music and Emotion,” 165-76.
152 Theodor W. Adorno, Introduction to the Sociology of Music, trans. E. B. Ashby (New
York: Seabury, 1976), 76.
118

preferencia por música con un tempo vivo y un ritmo marcado. Willis mostró como los
moteros establecían conexiones entre la música y la vida social. Las prácticas y
clasificaciones culturales de los moteros establecían paralelismos estructurales –
homologías– entre la música y el comportamiento social. Vista de esta manera, la
música puede ser concebida como una especia de herramienta estética o un instrumento
de ordenamiento social.
Otro elemento “social” de la emoción musical es su utilización –con mayor o
menor conciencia por parte de sus consumidores– como un recurso para construir la
identidad propia y gestionar los propios estados de ánimo. La construcción social de la
emoción es un fenómeno estético reconocido y estudiado dentro de la sociología, así
como la observación de las nociones convencionales con respecto a las estructuras
afectivas dentro de determinados entornos sociales. Un ejemplo de este estudio es la
preocupación por quién tiene “derecho” a sentir qué emoción, dónde, cuándo, y cómo. El
consumo de productos principalmente estéticos se interpreta como un medio de auto-
interpretación y auto-definición en un contexto social. 153
Un paralelismo interesante para comprender esta relación es el que compara el
consumo musical con el consumo de estupefacientes. 154 Los autores describen como los
sujetos se preparan física y mentalmente para recibir el contenido emocional de la
música, al igual que existe un proceso o ritual previo al consumo de estupefacientes. Es
153 DeNora, “Aesthetic Agency and Musical Practice: New Directions in the Sociology of
Music and Emotion,” 167-8.
154 Emilie Gomart and Antoine Hennion, “A Sociology of Attachment: Music Amateurs,
Drug Users,” in Actor Network Theory and After, ed. J. Law and J. Hazzart (Oxford,
UK: Blackwell, 1999), 220-47.
119

decir, las personas que escuchan música a menudo trabajan activamente para aumentar su
receptividad emotiva, como si estuvieran intentando sintonizar de manera precisa una
señal de radio para recibirla con mayor claridad. Las personas entrevistadas en estos, y
otros estudios coinciden en describir como utilizan la música para regular sus estados de
ánimo y niveles de energía, para fomentar y mantener determinados estados afectivos y
de activación (por ej. relajación, excitación), y para minimizar o modificar estados
emocionales no deseados (por ej. estrés, fatiga).
Estos trabajos muestran varias pautas de comportamiento común en la relación de
las personas con la música (como mínimo, dentro de la cultura occidental). Cuando
grandes segmentos de la población se encuentran en situaciones emocionales similares
(factor que se ve reforzado por el contagio emocional), mostrarán estos comportamientos
de forma masiva. Además, el consumo musical “pasivo” (canciones que se escuchan de
fondo en la televisión, en los restaurantes, o en la radio) reforzara este proceso mediante
la retro-alimentación, el contagio, la familiaridad, o la imitación. Por ejemplo, si un
grupo de personas tiene una sensación optimista del futuro, o si percibe que el estado de
ánimo social “correcto” es el optimismo, utilizaran la música para “sintonizar” e integrar
su estado emocional con esta percepción.
La música siempre se escucha en un contexto social, en un lugar y momento
concretos, con o sin la presencia de otros individuos, y mientras ocurren otras actividades
que tienen sus propias fuentes complejas de significado y emoción. La respuesta
emocional que tenemos sobre la música se ve teñida y a veces completamente
determinada por estos factores contextuales. Pensar en las emociones como entes
120

abstractos (“enfado” o “euforia”) no tiene en cuenta que experimentamos momentos de
sensaciones emocionales y muestras de emoción en situaciones concretas dentro de una
cultura en particular. Aún más, la música es omnipresente en la vida contemporánea. Se
encuentra presente en situaciones que por definición son rutinarias. Esto incluye las
actividades más prosaicas como despertarse, comer, o lavar.
El poder de la música durante la adolescencia es especialmente importante como
elemento de la construcción de la personalidad. Existen varios estudios que sugieren que
los gustos musicales predicen muchas de las actividades y actitudes no musicales de los
adolescentes, como el gusto en ropa, entretenimiento, uso de drogas, y grado de actividad
sexual. 155 Debido a que los adolescentes no suelen tener trabajo ni responsabilidades
familiares, tienen más tiempo de ocio que muchos adultos (hasta un 50% de las horas de
vigilia según Csikszentmihalyi y Larson 156 ). Una gran parte de este tiempo se ocupa con
el consumo de los medios, principalmente televisión y música. En un estudio que utilizó
la técnica del muestreo de experiencias en las vidas cotidianas de un grupo de
adolescentes, Larsen et al. encontraron que la escucha musical era un proceso con mayor
involucramiento personal que ver la televisión. 157
En la búsqueda de elementos comunes en la emoción musical, tanto de persona a
155 E. A. Hanaken and A. Wells, “Adolescent Music Marginals: Who Likes Metal, Jazz,
Country and Classical?,” Popular Music and Society 14 (1990): 57-66; G. H. Lewis,
“Taste Cultures and Musical Stereotypes: Mirrors of Identity?,” Popular Music and
Society 19 (1995): 37-72.
156 M. Csikszentmihalyi and R. Larson, Being Adolescent (New York: Basic Books,
1984).
157 R. Larsen, R. Kubey, and J. Colletti, “Changing Channels: Early Adolescent Media
Choices and Shifting Investments in Family and Friends,” Journal of Youth and
Adolescence 18 (1989): 583-600.
121

persona, como de cultura a cultura, la activación se erige como un factor fundamental en
la interpretación musical y en todos los estudios de música y emoción. 158 La activación
en su sentido más estrecho es el grado de estimulación del sistema nervioso autónomo
(SNA). Un aumento de la activación conlleva una aceleración del pulso sanguíneo,
latidos más rápidos, la respiración se vuelve más superficial, la temperatura de la piel
aumenta, y las ondas cerebrales se vuelven más irregulares. Algunos expertos en la
neurofisiología de las emociones incluso afirman que el término “emoción” debía
aplicarse exclusivamente a la activación del SNA, mientras que el término “sentimiento”
es el complejo cognitivo-cultural que sigue e interpreta la “emoción.” 159
Independientemente de la discusión que se realiza con respecto a las múltiples
interpretaciones y categorías de emoción, esta distinción es una herramienta analítica útil.
Al contrario de los sentimientos que están relacionados con los prejuicios y creencias que
se aprenden dentro de un contexto cultural y dependen de definiciones lingüísticas que a
menudo es imposible trasladar de una cultura a otra, la activación es una respuesta más
claramente universal ante la música. Así, la utilización del adjetivo “feliz” con respecto a
una pieza musical se refiere a menudo al nivel de activación. Nos sentimos mejor cuando
estamos (musicalmente) activos y excitados.
Consideradas de manera global, estas investigaciones sugieren que la música
cumple una función utilitaria al permitir a las personas que la escuchan expresar su
158 Judith Becker, “Anthropological Perspectives on Music and Emotion,” in Music and
Emotion: Theory and Research, Series in Affective Science (Oxford, UK: Oxford
University Press, 2001), 144-5.
159 A. R. Damasio, The Feeling of What Happens: body and Emotion in the Making of
Consciousness (New York: Harcourt Brace & Co., 1999), 79.
122

identidad social y ayudarlas a regular sus estados emocionales a través de sus elecciones
musicales.
123

4. ESTADOS DE ÁNIMO, CONSUMO CULTURAL, Y ECONOMÍA
Se ha de tener, en efecto, cuidado con el cambio e introducción de nuevas
especies de música en el convencimiento de que con ello todo se pone en
peligro; porque no se puede en absoluto alterar los modos musicales sin
alterar las leyes fundamentales de la ciudad [...] Ni lo produce... sino
paulatinamente, instalándose e instilándose suavemente en los caracteres y
las costumbres de los ciudadanos. 160
4.1. Relación de la Música y las Decisiones de Compra
Dada la escasez de estudios sobre la relación entre los diferentes objetos culturales
(como las canciones musicales) y la coyuntura económica a nivel macro es necesario
explorar campos relacionados que puedan proporcionar una mayor comprensión de los
fenómenos implicados. Uno de dichos campos es el marketing, disciplina
intrínsecamente receptiva hacia el estudio psicológico del comportamiento económico.
En efecto, en el campo del marketing encontramos multitud de artículos que
estudian diversos aspectos de la relación entre las distintas tipologías de canciones
musicales y comportamientos de compra, retención de marca, y tiempos de espera. El
trabajo de consolidación de dichos estudios ha sido acometido principalmente por Bruner,
que recopila los estudios relativos a la influencia de la música sobre las personas desde la
perspectiva del marketing. 161 Dicho autor afirma que muchos profesionales del marketing
aceptan de facto esta relación, lo cual se hace evidente en la extendida utilización de la
música en la venta minorista, la publicidad en televisión y en la radio.
La música siempre se ha considerado como un método eficiente y eficaz para
160 Platón, La República, trans. Antonio Gómez Robledo (México: UNAM, 2000), 230.
161 Bruner, “Music, mood, and marketing.”
124

provocar emociones y comunicarse de manera no-verbal. Por ello no debe resultar
sorprendente que la música sea un componente fundamental del marketing dirigido al
consumidor, tanto en el punto de compra como en la publicidad. Sin embargo, los
practicantes del marketing a menudo no controlan ni comprenden adecuadamente el
aspecto musical y dependen de los músicos para elegir o componer la pieza “adecuada”
para cada situación.
La sabiduría convencional que dicta que la música puede afectar
significativamente la respuesta emocional ante los anuncios televisivos ha sido
refrendada por Wintle. 162 Concretamente, los datos de este autor indican que los anuncios
de televisión y la música comparten tres dimensiones de expresión subjetiva: el factor de
actividad, el factor de agradabilidad, y el factor de potencia/relevancia personal. Cuando
la música coincide en estas dimensiones con el anuncio, tiene una función
intensificadora, mientras que a la inversa reduce dicha dimensión. Simpkins y Smith
estudiaron los efectos de la música de fondo sobre la evaluación de la fuente del mensaje
en los mensajes publicitarios. 163 Sus datos apoyan la idea de que la compatibilidad de la
música con las preferencias del público objetivo afecta significativamente las
evaluaciones sobre la fuente del mensaje. Otro aspecto de la música de fondo ha sido
estudiado por Park y Young. 164 Se centraron en el efecto del nivel de participación
162 Regie Rae Wintle, “Emotional Impact of Music on Television Commercials”
(Unpublished doctoral dissertation, University of Nebraska, 1978).
163 John D Simpkins and Jack A Smith, “Effects of Music on Source Evaluations,”
Journal of Broadcasting 18 (1973): 361.
164 C. Whan Park and S. Mark Young, “Consumer Response to Television Commercials:
The Impact of Involvement and Background Music on Brand Attitude Formation,”
Journal of Marketing Research 23, no. 1 (February 1, 1986): 11-24.
125

(altamente cognitiva, altamente afectiva, o baja participación) y la música (presente o
ausente) sobre la formación de actitudes de marca. Sus resultados indicaron que la
música facilita la formación de actitudes de marca en situaciones de baja participación
pero es una distracción cuando las personas participan de forma altamente cognitiva. El
efecto sobre los que mostraron participación altamente afectiva no estaba claro. Otro
trabajo estudió el efecto de la música sobre el estado de ánimo y las intenciones de
compra. 165 Uno de sus hallazgos fue que la música feliz produce estados de ánimo
felices; sin embargo, la música triste produjo intenciones de compra más elevadas. Los
autores concluyeron que la estructura y la expresividad de la música de fondo puede
evocar distintos estados de animo e intenciones de compra sobre los productos
publicitados.
Hollbrook y Anand investigaron la relación entre el tempo y las emociones.
Observaron que al incrementar el tempo, la afectividad aumentó hasta cierto punto a
partir del cual se redujo, formando un función de preferencia en forma de U invertida. Al
anticiparse que el nivel de excitación varía con el contexto, el estudio también examino el
papel moderador de la excitación situacional sobre la preferencia de tempo musical.
Aunque los resultados no se mostraron con total claridad, los autores concluyeron que la
función de preferencia en forma de U invertida se desplaza hacia la derecha en
condiciones de mayor excitación. En otras palabras, cuando las personas están mas
excitadas les gusta la música más rápida.
Otros estudios utilizan el análisis de contenidos aplicado a los anuncios. El
165 Judy I. Alpert and Mark I. Alpert, “Background music as an influence in consumer
mood and advertising responses,” Advances in Consumer Research 16, no. 1 (1989):
485-491.
126

estudio más amplio de este tipo fue el realizado por Stewart y Furse, quienes analizaron
más de mil anuncios. 166 Estos autores demostraron que el factor musical “instrumento de
memoria auditiva” afectaba positivamente sobre la comprensión y la memoria. Además,
esta asociación era más intensa para productos nuevos que para productos establecidos.
Un estudio mas detallado de los componentes musicales fue realizado por Stout y
Leckenby. 167 En sus pruebas, el modo musical fue el elemento con un mayor impacto
sobre los resultados. En concreto, los sujetos aprendieron más, mostraron mayores
intenciones de comportamiento, y realizaron mayores conexiones de índole personal con
los anuncios que utilizaban los modos mayores o mixtos. Los anuncios con música en
modo menor fueron calificados como más irritantes y recibieron por lo general peores
puntuaciones. Los tempi más rápidos se asociaron con comentarios generales positivos,
mientras que los anuncios con tempi moderados o lentos mostraron respuestas menos
favorables.
Si bien los anteriores estudios se centran sobre la percepción del mensaje
publicitario otros demuestran que produce cambios en el comportamiento de las personas,
como el realizado por Smith y Curnow. 168 El estudio se realizó en dos supermercados
donde la música era “fuerte” o “suave.” Los resultados indicaron que el nivel de
166 David W. Stewart and David H. Furse, Effective Television Advertising: A Study of
1000 Commercials (Lexington Books, 1986).
167 P. A. Stout and J. D. Leckenby, “Let the music play: Music as a nonverbal element in
television commercials,” in Nonverbal Communication in Advertising (Lexington,
MA: Lexington Books, 1988), 207-233.
168 P. C. Smith and R. Curnow, “"Arousal hypothesis" and the effects of music on
purchasing behavior,” The Journal of Applied Psychology 50, no. 3 (June 1966): 255-
256.
127

volumen estaba correlacionado negativamente con el tiempo de compra pero no estaba
asociado con las ventas medias por personas o con la satisfacción con la música reportada
por los consumidores. Sus conclusiones fueron que las ventas por minuto eran
significativamente más elevadas en un ambiente de música alta. Milliman realizo dos
experimentos en los que manipulo el tempo musical, uno en un supermercado y otro en
un restaurante. 169 El resultado de su primer estudio (1982) indico que el flujo dentro de la
tienda era significativamente más lento cuando había música lenta (72 PPM o menos) que
con música rápida (94 PPM o más). De manera parecida, el volumen de ventas fue
mayor con música lenta que con música rápida. Los resultados de su segundo estudio
(1986) indicaron que los consumidores del ambiente con música lenta tardaban más en
comer e irse que aquellos que estaban en un ambiente con música rápida. De forma
parecida, el tiempo de espera para obtener una mesa fue significativamente mas elevado
con música lenta. Las cuentas en la barra de los consumidores en un ambiente de música
lenta también resultaron ser mucho mayores. Posteriormente Yalch y Spangenberg
realizaron estudios ampliando el trabajo de Milliman. 170 Compararon los efectos de
música que no era de fondo (Top 40) con música de fondo (genero “easy listening”)
controlando con un ambiente sin música en un supermercado. Una de las pocas
169 Ronald E. Milliman, “Using Background Music to Affect the Behavior of Supermarket
Shoppers,” The Journal of Marketing 46, no. 3 (July 1, 1982): 86-91; Ronald E.
Milliman, “The Influence of Background Music on the Behavior of Restaurant
Patrons,” The Journal of Consumer Research 13, no. 2 (1986): 286-289.
170 Richard F. Yalch and Eric R. Spangenberg, “The Effects of Music in a Retail Setting
on Real and Perceived Shopping Times,” Journal of Business Research 49, no. 2
(August 2000): 139-147; Richard Yalch and Eric Spangenberg, “Effects of Store
Music on Shopping Behavior,” Journal of Consumer Marketing 7, no. 2 (1990): 55-
63.
128

consecuencias en el comportamiento de los consumidores entre las dos versiones de
música fue que los consumidores más jóvenes (menores de 25) percibieron haber pasado
mas tiempo comprando con la música de fondo, mientras que los compradores mas
mayores percibieron haber pasado más tiempo comprando con la música del Top 40. A
partir de estos resultados, los investigadores especularon que cuando los consumidores se
encontraban con factores ambientales no conocidos (por ejemplo, música que no les era
familiar), el tiempo daba la sensación de pasar más lentamente.
Este cúmulo de saber científico permite afirmar, como mínimo, que:
(i) las personas atribuyen contenido emocional a la música de manera no aleatoria,
(ii) las personas experimentan reacciones emocionales ante la música de manera
no aleatoria, y
(iii) la utilización de la música en situaciones relacionadas con el marketing
provoca cambios en la conducta y las emociones de los consumidores.
Algunos de estos estudios adolecen de carencias que menguan su utilidad practica.
En primer lugar los términos musicales a menudo no se definen rigurosamente, sino de
una forma excesivamente general sin especificar (más que en la referencia a Milliman 171 ),
por ejemplo, en que consiste un tempo “rápido” o una “armonía disonante.” Para poder
realizar una comparación es imperativo definir claramente las variables, de la misma
manera que es absurdo comparar coches “grandes” con coches “pequeños” sin definir
previamente unos parámetros. Finalmente, en algunos de estos trabajos tampoco se
aclara si la utilización de adjetivos para describir las emociones sigue algún modelo o
171 Milliman, “Using Background Music to Affect the Behavior of Supermarket
Shoppers.”
129

tipología que describa las emociones humanas.
Recientemente han surgido incluso más evidencias de los importantes efectos de
la música sobre las personas. 172 Drijver observa los nuevos desarrollos en las áreas de
investigación musical y los relaciona con las pautas propuestas por Bruner dieciséis años
antes. Para ello, repasa los veintiocho artículos más representativos de la unión de ambas
disciplinas. Sus aportaciones consisten primordialmente en recoger los nuevos avances
en los modelos utilizados para describir y categorizar las emociones, recopilar estudios
recientes que confirman supuestos anteriormente planteados (por ej. tempo elevado iguala
mayor excitación), e introducir nuevos conceptos (por ej. el efecto de la congruencia del
carácter musical con la ocasión de compra, el concepto de “indicialidad”).
En relación con el estudio de los componentes básicos musicales, el tempo es el
componente musical que ha recibido más atención por parte de los investigadores.
Quizás esto se deba a que es un componente importante y fácil de controlar. Los últimos
estudios revalidan las conclusiones anteriores: un aumento del tempo equivale a un
aumento en el disfrute y la excitación de los sujetos. 173 En el estudio de Kellaris y Kent
también se matiza que el tipo de música (música pop o música clásica) modera el efecto
del tempo sobre el placer y la excitación. La música de tempo rápido incrementó la
excitación de los sujetos cuando escuchaban música pop, pero no cuando escuchaban
música clásica. Por el contrario, al escuchar música clásica, un tempo más veloz provocó
mayor placer que un tempo más lento, lo cual no sucedió con las canciones de música
172 J. Drijvers, “Music & Marketing” (BSC Thesis, Wageningen University, 2007).
173 James J. Kellaris and Robert J. Kent, “The influence of music on consumers' temporal
perceptions: Does time fly when you're having fun?,” Journal of Consumer
Psychology 1, no. 4 (1992): 365-376.
130

pop. Estos resultados se han visto apoyados por otros estudios. 174 De forma general, el
tempo influyó sobre las respuestas emocionales de los sujetos; la música rápida produjo
menos respuestas negativas. El efecto del tempo musical sobre el tiempo y el dinero
invertidos en un restaurante también han sido estudiados. 175 Se descubrió que los clientes
pasan más tiempo y gastan más dinero cuando se reproduce música lenta en comparación
con música más rápida. Sin embargo, no se encontró que el tempo tuviera un efecto
significativo sobre la percepción de tiempo invertido y las evaluaciones individuales del
restaurante. Además, los efectos combinados del tempo con la preferencia musical no
fueron significativos. De forma similar, el efecto del tempo musical sobre la percepción
del tiempo de espera también ha sido estudiado recientemente. 176 En una situación
experimental, los sujetos en situaciones de espera reportaron la menor percepción del
tiempo de espera cuando escuchaban música rápida y el tiempo de espera real era breve
(entre 4 y 15 minutos). Para tiempos de espera reales prolongados (de 18 a 25 minutos)
los resultados no fueron significativos. Este mismo estudio mostró un efecto
significativo del tempo musical sobre las respuestas emocionales; la música lenta reforzó
las respuestas emocionales positivas en mayor grado que la música rápida, tanto para
periodos de espera reales breves como prolongados. También se demostró que el tempo
174 James J. Kellaris and Ronald C. Rice, “The influence of tempo, loudness, and gender
of listener on responses to music,” Psychology and Marketing 10, no. 1 (1, 1993): 15-
29.
175 Clare Caldwell and Sally A. Hibbert, “The influence of music tempo and musical
preference on restaurant patrons' behavior,” Psychology and Marketing 19, no. 11 (11,
2002): 895-917.
176 Steve Oakes, “Musical tempo and waiting perceptions,” Psychology and Marketing
20, no. 8 (8, 2003): 685-705.
131

afecta la capacidad de recordar mensajes publicitarios en televisión. 177 La relación entre
tempo y capacidad de recordar ha sido descrita como una U invertida. Los estudios han
revelado que la capacidad de recordar los mensajes aumenta según aumenta el tempo
desde 60 hasta 90 PPM, pero disminuye según al pasar de esa cifra hasta las 120 PPM.
Sin embargo, la influencia del tempo y el timbre en las reacciones ante anuncios de radio
fue ligeramente diferente. 178 Los investigadores descubrieron que la capacidad de
recordar el contenido publicitario es una función negativa del tempo de la música de
fondo; la música con tempo lento facilita la retención con respecto a la música de tempo
rápido, pero no tanto como sin música.
En tiempos recientes la influencia del modo musical en las consideraciones del
marketing, aunque en menor grado, también ha sido objeto de estudio. La mayor parte de
los estudios distinguen entre tres tipos de modos: mayor, menor, y atonal. 179 Las tres
modalidades mostraron tener un efecto importante sobre las percepciones de duración de
los oyentes en un intervalo temporal. 180 La música en modo mayor hizo que los sujetos
percibieran que había pasado más tiempo, mientras que la música atonal provocó los
177 Minhi Hahn and Insuk Hwang, “Effects of tempo and familiarity of background music
on message processing in TV advertising: A resource-matching perspective,”
Psychology and Marketing 16, no. 8 (12, 1999): 659-675.
178 Steve Oakes and Adrian C. North, “The impact of background musical tempo and
timbre congruity upon ad content recall and affective response,” Applied Cognitive
Psychology 20, no. 4 (5, 2006): 505-520.
179 Técnicamente esta distinción no es del todo precisa, ni correcta. Existen muchos más
modos que el modo mayor y el modo menor; y la música atonal organiza las notas
según otros criterios diferentes a la armonía tradicional (mayor/menor).
180 James J. Kellaris and Robert J. Kent, “The influence of music on consumers' temporal
perceptions: Does time fly when you're having fun?,” Journal of Consumer
Psychology 1, no. 4 (1992): 365-376.
132

menores tiempos percibidos. En otro estudio, los efectos de la modalidad sobre la
respuesta emocional confirmaron estudios previos: la música en modo mayor evocó
mayor sensación de placer que la música en modo menor o atonal, pero solo cuando los
sujetos escuchaban música clásica. El mismo efecto no se pudo demostrar cuando
escuchaban música pop.
Dentro de los elementos de la textura, el estudio del volumen de la música se
encuentra representado por un único trabajo. 181 En dicho estudio los autores demostraron
que un aumento en el volumen (de 60 a 90 dB) reduce significativamente la valoración de
rasgos de baja activación (“calmado,” “relajante,” “tranquilo,” “sentimental”) y rasgos
positivos (“agradable,” “bueno,” “bonito”). Al mismo tiempo, el aumento del volumen
también está relacionado con una mayor valoración de rasgos negativos (“irritante,”
“triste,” “deprimente”). Un aspecto a tener en cuenta en este tipo de trabajos es el riesgo
de confundir el volumen medido en decibelios –un parámetro acústico– con la dinámica.
En otras palabras, no es lo mismo un sonido con muchos decibelios que la sensación de
un sonido fuerte.
Otro grupo de estudios interesantes investigaron la congruencia de la música con
la ocasión de compra. 182 Estos estudios comprobaron la hipótesis de que “cuando la
emoción musical es congruente con la emoción de la ocasión de compra, la intención de
compra es mas que alta cuando las emociones no son consistentes.” La emoción de la
181 Kellaris and Rice, “The influence of tempo, loudness, and gender of listener on
responses to music.”
182 Mark I. Alpert, Judy I. Alpert, and Elliot N. Maltz, “Purchase occasion influence on
the role of music in advertising,” Journal of Business Research 58, no. 3, Journal of
Business Research (2005): 369-376.
133

intención de compra se clasificó como “feliz” (comprar una tarjeta de felicitación para un
cumpleaños) o “triste” (comprar una tarjeta para un amigo enfermo en el hospital). De
acuerdo a como predijo la hipótesis, la intención de compra de las tarjetas para la ocasión
“feliz” fue mas elevada con la música feliz que con la música triste, mientras que en la
ocasión “triste” la música triste provoco mayor intención de compra. El concepto de
congruencia musical se alza pues como fundamental a la hora de utilizar e interpretar la
música desde el punto de vista del marketing.
La capacidad de la música para expresar emociones es importante a la hora de
crear emociones positivas sobre un comercio, un producto, o una marca. También
pueden influir directamente sobre el comportamiento en términos de intención de compra
o incluso en términos del tiempo y el dinero gastados en una tienda. Por su importancia
en el marketing, las emociones provocadas por la música fueron investigadas en bastantes
trabajos. Metodológicamente, uno de los conceptos más frecuentes es la utilización de la
teoría circumpleja de las emociones. 183 Este modelo esta formado por dos ejes:
agradable-desagradable y excitado-adormilado que forman cuatro cuadrantes en los
cuales se sitúan las diferentes emociones (véase la figura 4.1).
183 James A. Russell, Lawrence M. Ward, and Geraldine Pratt, “Affective Quality
Attributed to Environments,” Environment and Behavior 13, no. 3 (May 1, 1981): 259
-288.
134

Figura 4.1: Modelo circumplejo de emociones basado en Russell 184
184 Damian A. Ritossa and Nikki S. Rickard, “The Relative Utility of ‘Pleasantness’ and
‘Liking’ Dimensions in Predicting the Emotions Expressed by Music,” Psychology of
Music 32, no. 1 (January 1, 2004): 5 -22.
135

185 Ibid.
Figura 4.2: Modelo de las emociones de North y Hagreaves 185
136

El modelo derivado de la teoría circumpleja de las emociones ha sido utilizado
para investigar el efecto de los estímulos musicales sobre las respuestas emocionales. 186
En el trabajo de North y Hargreaves renombraron los ejes de los anteriores modelos
(“baja excitación/alta excitación” y “disgusta-gusta”) para clasificar las emociones de 32
fragmentos musicales (figura 4.2). Los resultados mostraron que el nivel de excitación y
de placer son medidas útiles para medir las emociones expresadas por los estímulos
musicales. Además, el análisis de factores indicó que existe una pauta general entre
personas en las puntuaciones de gusto-disgusto y excitación. Por tanto, las puntuaciones
medias de gusto-disgusto y excitación pueden ser utilizadas para clasificar los distintos
trozos musicales en los cuadrantes del modelo circumplejo. Aún más, los autores
encontraron una relación de U-invertida entre las puntuaciones de excitación y placer.
Este estudio fue ampliado en el año 2004 por Ritossa y Rickard. 187 Además de “gusto”
(liking) y “excitación” (arousal), estudiaron la capacidad predictiva de las variables
“placer” (pleasantness) y “familiaridad” (familiarity). Los resultados mostraron que las
cuatro variables son bastante fiables para predecir las emociones expresadas
musicalmente. Investigaron si dentro del modelo circumplejo de las emociones el
“placer” (la variable original del modelo) era un indicador mejor para predecir las
emociones que el “gusto.” En cierto modo, el cambio que realizaron North y Hargreaves
(véase figura 4.1) sobre el modelo original modificó los resultados, porque el “placer”
(pleasantness) y el “gusto” (liking) no siempre son sinónimos. Los autores mostraron que
186 Adrian North and David Hargreaves, “Music and Adolescent Identity.,” Music
Education Research 1, no. 1 (March 1999): 75.
187 Ritossa and Rickard, “The Relative Utility of ‘Pleasantness’ and ‘Liking’ Dimensions
in Predicting the Emotions Expressed by Music.”
137

el “placer” sirve para predecir significativamente las emociones en tres de los cuatro
cuadrantes del circumplejo, mientras que el “gusto” solo predice significativamente las
emociones en uno de los cuatro cuadrantes. Por tanto el “placer” demostró ser un
indicador mucho más útil dentro del modelo. Como en trabajos previos, la “excitación”
predijo fuertemente las emociones expresadas en la música.
En cuanto al estudio de las letras de las canciones y su aplicación al marketing,
Ali y Peynircioglu desarrollaron un estudio destinado a estudiar el efecto de las letras en
las emociones de las canciones. 188 Estos autores también utilizaron un modelo basado en
la teoría circumpleja de las emociones (feliz - triste y calmado - enfadado). Demostraron
que la presencia de letras intensifica las emociones negativas comunicadas por la
melodía. Por otro lado, las emociones positivas son menos intensas cuando la canción
utiliza letras. En conclusión, la melodía es más potente que las letras a la hora de
transmitir emociones. Estudiaron este fenómeno comparando situaciones en las que la
emoción deseada de la melodía era la misma que la de las letras con situaciones en las
que la emoción deseada de la melodía y las letras eran diferentes.
Es interesante observar que el modelo utilizado en la literatura de marketing (el
modelo de Russell y sus adaptaciones) es esencialmente el llamado “modelo de Thayer”
utilizado en la disciplina del MIR (Music Information Retrieval) en los intentos de
clasificar canciones automáticamente siguiendo criterios emocionales; también converge
con el modelo PAD (Pleasure-Arousal-Dominance), que además del placer y la
excitación, considera la sensación de control que tenemos sobre las emociones propias y
188 S. Omar Ali and Zehra F. Peynircioğlu, “Songs and emotions: are lyrics and melodies
equal partners?,” Psychology of Music 34, no. 4 (October 1, 2006): 511 -534.
138

ajenas. 189
Otros conceptos importantes en la aplicación de la música al marketing son la
“indicialidad”: hasta qué punto las piezas musicales se encuentran asociadas a memorias
con contenido emotivo. 190 Otros efectos significativos son los de la “familiaridad”: cómo
de conocida nos resulta una canción. Los estudios que abordaron este tema observaron
que las canciones más familiares implican un menor esfuerzo cognitivo, el cual se puede
aplicar entonces a otras actividades (como la comprensión y asimilación del mensaje
publicitario). 191 Otra serie de estudios sugieren la necesidad de realizar una interpretación
sociológica de los fenómenos musicales. 192 Estos autores opinan que la investigación que
se ha realizado hasta el momento ignora los aspectos retóricos, simbólicos, y culturales
de la emoción musical y reclaman, en consecuencia, un mayor número de estudios
exploratorios e interpretativos. Este enfoque se asemeja más a los estudios de crítica
literaria y humanística. Es en cierto modo la necesaria antítesis de la investigación que
procura identificar lo universal en el efecto de la música sobre las personas.
Otro modelo utilizado para explicar los efectos de la música sobre las personas es
189 Véase el Capitulo III.
190 Deborah J Macinnis and C Whan Park, “The Differential Role of Characteristics of
Music on High- and Low-Involvement Consumers' Processing of Ads,” Journal of
Consumer Research: An Interdisciplinary Quarterly 18, no. 2, Journal of Consumer
Research: An Interdisciplinary Quarterly (1991): 161-73.
191 Hahn and Hwang, “Effects of tempo and familiarity of background music on message
processing in TV advertising.”
192 Linda M Scott, “Understanding Jingles and Needledrop: A Rhetorical Approach to
Music in Advertising,” Journal of Consumer Research: An Interdisciplinary Quarterly
17, no. 2, Journal of Consumer Research: An Interdisciplinary Quarterly (1990): 223-
36.
139

el modelo de la probabilidad de elaboración. 193 Bruner ya había postulado que el efecto
emocional de la música probablemente fuera mayor en situaciones de menor capacidad
de evaluación cognitiva del mensaje, es decir cuando los sujetos perciben el mensaje
mediante la denominada ruta periférica (véase la figura 4.3). Este modelo asume que
existen dos estrategias para procesar información: la ruta central (procesamiento
cognitivo elevado), y la ruta periférica (procesamiento cognitivo reducido) donde los
elementos afectivos tienen mayor importancia.
193 Richard E. Petty and John T. Cacioppo, Communication and Persuasion: Central and
Peripheral Routes to Attitude Change, 1st ed. (Springer, 1986).
140

194 Ibid.
Figura 4.3: Procesos Cognitivos de Evaluación del Mensaje Publicitario 194
141

Existen resultados que tienden a confirmar que la música afecta a los
consumidores en situaciones de procesamiento cognitivo reducido. 195 Sin embargo,
también se ha probado que la música puede afectar a los consumidores en situaciones de
procesamiento cognitivo elevado, en términos de creencias y atención hacia el anuncio. 196
Incluso en situaciones de procesamiento cognitivo elevado, la música neutral tuvo un
efecto menos favorable que la música positiva o negativa a la hora de influir sobre la
actitud de marca. 197
Numerosos estudios emplean la separación de géneros musicales para realizar sus
pruebas. Esto puede ser metodológicamente conflictivo si no se definen con claridad los
elementos de cada género musical. Existe la necesidad de distinguir la influencia de
factores sociales relacionados con los distintos géneros (Rock = juventud, rebeldía;
Clásica = alto poder adquisitivo, gente de edad avanzada), y de los elementos
constituyentes de cada canción (tempo, modalidad, ritmo, entre otros).
4.2. Contagio Cultural y Confianza del Consumidor
La confianza del consumidor medida en encuestas nacionales es un indicador
anticipado de tendencias robusto para medir los inicios y finales de las recesiones
195 Jean-Charles Chebat, Claire Gélinas Chebat, and Dominique Vaillant, “Environmental
background music and in-store selling,” Journal of Business Research 54, no. 2
(November 2001): 115-123.
196 Macinnis and Park, “The Differential Role of Characteristics of Music on High- and
Low-Involvement Consumers' Processing of Ads.”
197 C.S. Bozman, D. Meuling, and K.L. Pettit-O Malley, “The Directional Influence of
Music Backgrounds in Television Advertising,” Journal of Applied Business Research
10, no. 1 (1994): 14-8.
142

económicas. Algunos economistas han explicado los cambios masivos del optimismo
como una reacción ante la economía. 198 Otra interpretación es que los cambios en el
optimismo reflejan y están influidos por percepciones futuras de esperanza y
desesperanza transmitidas culturalmente. Marca la cultura popular el compás del estado
de animo nacional? De ser así, el nivel de esperanza y desesperación reflejado en la
cultura debería predecir cambios en el optimismo de los consumidores y el crecimiento
económico. Desde que Katona y sus colaboradores del Economic Behavior Program en
la Universidad de Michigan comenzaron a estudiar el optimismo de los consumidores en
los años cincuenta se ha comprobado que el estado de ánimo del país cambia antes del
principio de una recesión – típicamente en torno a nueve meses antes. 199 Una serie de
encuestas realizadas entre dos y cuatro veces al año hasta 1977, y cada mes desde 1978,
han consultado con un amplio muestreo de norteamericanos su situación financiera
presente y esperada, así como sus expectativas sobre la economía. Las respuestas se
combinan en el Index of Consumer Sentiment (ICS), utilizado por el Departamento de
Comercio de los EEUU desde 1978 como un indicador de tendencia en la actividad
económica. El ICS anticipa cambios en las compras de bienes de consumo duraderos
como automóviles por los consumidores norteamericanos. Estos gastos reflejan el uso
del dinero sobrante después de cubrir las necesidades básicas y son a su vez un indicador
198 Harold T. Shapiro, “The Index of Consumer Sentiment and economic forecasting - A
reappraisal,” in Human behavior in economic affairs: Essays in honor of George
Katona (San Francisco, CA: Jossey-Bass, 1972); P. Vanden Abeele, “The index of
consumer sentiment: Predictability and predictive power in the EEC,” Journal of
Economic Psychology 3, no. 1, Journal of Economic Psychology (1983): 1-17.
199 George Katona, Powerful Consumer: Psychological Studies of the American Economy
(Greenwood Pub Group, 1977); George Katona and James N. Morgan, Essays on
Behavioral Economics, First Edition. (Univ of Michigan Survey Research, 1980).
143

que antecede a los cambios de tendencia en la economía.
Estos datos se han visto confirmados por encuestas de confianza en varios
países. 200 Las esperanzas y miedos sobre aspectos no-económicos también anticipan los
cambios en el PIB. 201 Es posible predecir el optimismo de los consumidores con mejor
precisión que con las variables macroeconómicas tradicionales? La interpretación
ortodoxa considera que el optimismo del consumidor (ICS) se explica principalmente por
la variación en las variables macroeconómicas tradicionales: el optimismo de los
consumidores reacciona ante la economía, pero no influye por encima de estas variables a
la predicción de los cambios económicos. 202 De forma opuesta, George Katona y otros
han demostrado que los cambios en el optimismo de los consumidores son al menos
parcialmente independientes del cambio económico y contribuyen a predecir las
tendencias macroeconómicas. 203
200 George Katona, A new economic era (New York: Elsevier, 1978); Peter Praet,
“Endogenizing consumers' expectations in four major EC countries,” Journal of
Economic Psychology 6, no. 3 (September 1985): 255-269; R. A. Williams and L. V.
Defris, “The roles of inflation and consumer sentiment in explaining Australian
consumption and savings patterns,” Journal of Economic Psychology 1, no. 2 (June
1981): 105-120; Harold M. Zullow, “Pessimistic rumination in popular songs and
newsmagazines predict economic recession via decreased consumer optimism and
spending,” Journal of Economic Psychology 12, no. 3 (1991): 501–526.
201 E. Noelle-Neumann, “The public as prophet: Findings from continuous survey
research and their importance for early diagnosis of economic growth,” International
Journal of Public Opinion Research 1, no. 2 (1989): 136.
202 Shapiro, “The Index of Consumer Sentiment and economic forecasting - A
reappraisal”; Abeele, “The index of consumer sentiment.”
203 F. Gerard Adams and Vijaya G. Duggal, “Anticipations Variables in an Econometric
Model: Performance of the Anticipations Version of Wharton Mark III,” International
Economic Review 15, no. 2 (June 1, 1974): 267-284; J. F. Pickering, “A behavioral
model of the demand for consumer durables,” Journal of Economic Psychology 1, no.
1 (1981): 59-77; Praet, “Endogenizing consumers' expectations in four major EC
144

¿A qué se deben estos cambios en el optimismo de los consumidores? Zullow
propuso la tesis de que se pueden atribuir al menos en parte a los cambios cognitivos que
influyen en la evaluación que hacen los consumidores de los eventos negativos. 204 En
base a esta teoría identifica dos disposiciones cognitivas que casualmente también son
factores de riesgo para los estados psicológicos depresivos: (i) la ruminación sobre
eventos negativos, y (ii) el estilo explicativo pesimista. Estas dos disposiciones
modifican la formación de las expectativas a nivel individual. Si se transmiten a través
de la cultura popular y otros medios de interacción social, también pueden influir sobre la
formación de expectativas a una escala macro. Para demostrar esta teoría Zullow buscó
estos rasgos o “síntomas” en numerosas fuentes del registro histórico: discursos
presidenciales, letras de canciones; analizándolas mediante las técnicas de análisis de
contenidos desarrolladas por Seligman (Content Analisis of Verbatim Expressions). El
estilo explicativo pesimista se caracteriza por dar explicaciones de los eventos negativos
que son estables (“va a durar para siempre”), globales (“va a afectar todo lo que
hacemos”), e internas (“es culpa nuestra”). Los optimistas, por el otro lado, explican los
eventos negativos como fruto de causas que son inestables (“es temporal”), especificas
(“solo afecta en este problema en concreto”), y externas a su persona (“es por culpa de la
situación en la que estamos”). El estilo explicativo pesimista nos lleva a anticipar que la
causa de los eventos negativos va a persistir e invadir otras áreas – a extrapolar a partir de
countries”; W. Fred Van Raaij and Henk J. Gianotten, “Consumer confidence,
expenditure, saving, and credit,” Journal of Economic Psychology 11, no. 2, Journal of
Economic Psychology (1990): 269-290; Williams and Defris, “The roles of inflation
and consumer sentiment in explaining Australian consumption and savings patterns.”
204 Zullow, “Pessimistic rumination in popular songs and newsmagazines predict
economic recession via decreased consumer optimism and spending.”
145

un evento para esperar más del mismo tipo. Los optimistas ven los eventos negativos
como fruto de factores que no se espera que lleven a una racha de eventos negativos. Las
personas que utilizan el estilo explicativo optimista muestran menos depresiones, mayor
persistencia ante los obstáculos, y mayor eficacia en el logro de sus objetivos. 205
Un ejemplo del estilo explicativo pesimista es la canción de 1963 “Puff the Magic
Dragon,” que es pesimista desde la perspectiva del protagonista, el dragón. En la canción
Jackie, la amiga humana de Puff ha crecido y ya no acude a jugar con el. El evento
negativo del dragón Puff es:
His head was bent in sorrow, green scales fell like rain. Puff no longer
went to play along the cherry lane.. . Puff that mighty dragon sadly slipped
into his cave.
La causa del evento negativo es: “Without his lifelong friend Puff could not be
brave.” Esta es una causa estable y global, con alta probabilidad de persistir e influir
sobre muchas áreas de la vida de Puff. También es moderadamente interna a Puff ya que
es incapaz de ser valiente sin su amiga. De forma opuesta, un ejemplo de explicaciones
optimistas sucede en la canción de los Everly Brothers en 1957, Wake Up Little Susie.
Después de que a una pareja de adolescentes se les pasa la hora de volver a casa, el chico
se preocupa: “Our goose is cooked, our reputation is shot.” La explicación causal para
este evento es “You fell asleep,” es decir que Susie se quedó dormida en la película. A su
vez Susie se quedó dormida porque, “The movie wasn't so hot, it didn't have much of a
205 Christopher Peterson and Martin E. P. Seligman, “Explanatory Style and Illness,”
Journal of Personality 55, no. 2 (6, 1987): 237-265; C J Robins, “Attributions and
depression: why is the literature so inconsistent?,” Journal of Personality and Social
Psychology 54, no. 5 (May 1988): 880-889.
146

plot.” Ambas explicaciones son menos estables, globales, e internas que en el evento
negativo del dragón Puff. No se espera a priori que Susie y su novio se sigan metiendo
en líos porque probablemente verán películas más entretenidas y Susie no se volverá a
quedar dormida (causa inestable y especifica). Por otro lado, Puff probablemente seguirá
destrozado porque “a dragon lives forever but not so little boys,” y “without his lifelong
friend Puff could not be brave” (causa estable y global).
Otra disposición cognitiva negativa es la ruminación. 206 El término “reflexión
pesimista” se refiere a con cuanta frecuencia nos regodeamos en los problemas y
evaluamos las situaciones negativamente. El grado de ruminación mide la frecuencia con
la que se realizan análisis causales no orientados hacia la acción. Las personas que tienen
esta característica tardan más en recuperarse de los eventos negativos porque su análisis
perseverante interfiere con su capacidad para resolver problemas. 207 Un ejemplo de este
comportamiento reflexivo es en la canción de Creedence Clearwater en 1969, Bad Moon
Rising:
I see the bad moon a-rising,
I see trouble on the way.
I see earthquakes and lightnin’.
I see bad times today.
El efecto de este tipo de reflexividad se puede ver aumentado por el estilo
explicativo pesimista, y viceversa. Zullow también estudió como la combinación de
206 Harold M. Zullow, “The interaction of rumination and explanatory style in depression”
(Master's thesis, University of Pennsylvania, 1984).
207 Julius Kuhl, “Motivational and functional helplessness: The moderating effect of state
versus action orientation,” Journal of Personality and Social Psychology 40, no. 1
(January 1981): 155-170.
147

ambas disposiciones cognitivas predispone a los individuos hacia la depresión. 208 El
estilo explicativo pesimista extrapola los eventos negativos de manera estable hacia el
futuro, y de manera global para todo tipo de situaciones. La ruminación también puede
generar expectativas negativas mediante el mecanismo llamado “heurística de la
disponibilidad.” 209 Imaginar un evento potencialmente negativo aumenta las
probabilidades que subjetivamente le asignamos de que ocurra, ya que la representación
mental del evento está más fácilmente disponible.
La ruminación predice estados de humor negativos, reduce el nivel de las
expectativas y de actividad. Además realizar estas reflexiones en voz alta a otras
personas afecta su estado de ánimo. 210 Por tanto, la reflexión pesimista puede ser
propagada socialmente a través de la cultura popular, los medios de comunicación, y
otros medios de interacción social. En consecuencia, la cultura popular puede reflejar
tendencias psicológicas, pero también extenderlas y homogeneizarlas en toda la sociedad.
Por ejemplo, las canciones populares que reflexionan sobre eventos negativos pueden
reflejar una tendencia hacia la ruminación en el público. Las canciones y otros elementos
de la cultura popular pueden entonces iniciar un efecto contagio, transmitiendo la
mentalidad de ruminación a otros individuos que no estuvieran inicialmente
208 Zullow, “The interaction of rumination and explanatory style in depression.”
209 John S. Carroll, “The Effect of Imagining an Event on Expectations for the Event: An
Interpretation in Terms of the Availability Heuristic,” 1978,
http://www.eric.ed.gov/ERICWebPortal/detail?accno=EJ178777; Steven J. Sherman et
al., “Imagining Can Heighten or Lower the Perceived Likelihood of Contracting a
Disease,” Personality and Social Psychology Bulletin 11, no. 1 (March 1, 1985): 118
-127.
210 James W. Pennebaker, Opening up: the healing power of expressing emotions
(Guilford Press, 1997).
148

predispuestos. Este modelo difiere de otro en el que la cultura popular influye sobre la
psicología de masas, sin reflejar los cambios en dicha psicología de masas. Los tipos de
explicaciones causales y la forma de reflexionar sobre los eventos constituyen filtros
mentales que colorean nuestra interpretación de los eventos del mundo real. Por tanto, el
estudio de los elementos de la cultura popular que son sintomáticos de la utilización de
estos mecanismos mentales a nivel social puede proporcionar información anticipada
sobre las expectativas del público en el mundo real. La cultura popular puede avisar
sobre cambios en la confianza de los consumidores que todavía no se reflejan en las
encuestas de opinión pública. Al propagarse los cambios cognitivos en la cultura popular,
nuestra percepción de los eventos en el mundo real y la atención que le dedicamos a los
eventos negativos del mundo real también cambia, lo cual debería reflejarse en las
encuestas de opinión pública. Estos cambios de actitud a su vez deben reflejarse en
cambios sobre la política y economía nacional. El grado de ruminación pesimista puede
variar debido a:
(i) Grupos generacionales criados en distintas circunstancias. Según cada
generación va alcanzando edades de influencia crítica en el desarrollo
socioeconómico de un país, su mentalidad se verá reflejada cada vez más en la
cultura popular y en los medios de comunicación.
(ii) Mecanismos de retroalimentación homeostáticos, como los que se estudian en
las simulaciones de teoría de juegos que modelan los sistemas de autocorrección
en condiciones de desequilibrio social. Los mecanismos homeostáticos en una
sociedad afectivamente sana debían corregir las desviaciones de la media. Si el
149

optimismo del consumidor reaccionase únicamente ante el cambio económico,
sería imposible mantener un estado de ánimo social equilibrado. La sociedad se
desbocaría hacia estados eufóricos, de especulación financiera, y exceso de deuda;
o hacia estados depresivos y económicamente hundidos.
(3) Eventos actuales, tanto políticos como económicos
(4) El aprendizaje social de estilos de reflexión y de mecanismos de defensa que
fomentan o desaniman los comportamientos reflexivos. Un ejemplo sería el
despliegue de la negación como mecanismo de defensa que desincentiva la
reflexión pesimista. Las modas recurrentes de canciones como Pack up Your
Troubles in Your Old Kit Bag and Smile, Smile, Smile; Bye Bye Blackbird, y Don’t
Worry, Be Happy muestran que el pueblo norteamericano es susceptible de dichos
periodos de negación
Según este modelo, el aumento en el nivel de ruminación de una sociedad se
refleja en elementos imaginarios temerosos en productos culturales tales como canciones
de música popular, películas, o novelas. A continuación, esta forma de pensar afectada
por la ruminación que ya existe en el mundo imaginario se utiliza también para
interpretar los eventos de la vida real a través de un filtro cognitivo negativo. El modelo
reformulado de tendencia al estrés de Abramson explica este proceso mediante el cual el
estilo explicativo pesimista lleva a mantener expectativas negativas pues se aplica a los
eventos de la vida real. 211 Por ello un evento económico negativo, como el embargo de
petróleo de la OPEC en 1973, o la invasión iraquí en Kuwait, al ser interpretado por un
211 L. Y. Abramson, M. E. Seligman, and J. D. Teasdale, “Learned helplessness in
humans: critique and reformulation,” Journal of Abnormal Psychology 87, no. 1
(February 1978): 49-74.
150

público con una mayor predisposición hacia la reflexión pesimista, debería llevar a los
consumidores a disminuir su optimismo y a desarrollar expectativas mas negativas.
Cuando los consumidores se vuelven pesimistas sobre la economía y sobre sus finanzas
personales, el consumo de las personas físicas debía reducirse. La economía entonces
debería tender hacia la recesión, ya que los negocios también sufren las expectativas
negativas y ajustan sus inventarios a la menor actividad de los consumidores.
Para demostrar empíricamente esta teoría Zullow estudió las cuarenta canciones
más populares de cada año en los EEUU entre 1955 y 1989, utilizando las clasificaciones
de Billboard tal como han sido recogidos por Whitburn. 212 De este listado, eliminó las
canciones instrumentales como La Bamba y las canciones en idiomas distintos del inglés.
De las 1.365 canciones restantes obtuvieron las letras de 1.344 (98,5%).
Para medir la persistencia de los elementos de reflexión pesimista o ruminación a
través de la cultura popular, Zullow y su equipo analizaron los textos en las portadas de
1.826 ejemplares semanales de la revista Time entre 1955 y 1989. Así, pudieron
identificar los cambios en el nivel de ruminación en otros medios de comunicación aparte
de la música. Los textos en portada no suelen ofrecer una explicación causal, así que solo
puntuaron el nivel de ruminación. Eligieron la revista Time porque durante el periodo
que estudiaron era una de las revistas más populares del país. Las portadas de esta revista
se han utilizado en otros estudios para identificar correlaciones con los cambios en el
ciclo empresarial. 213
212 Joel Whitburn, Joel Whitburn presents Billboard top 3000 plus, 1955-1990 : every top
10 hit of the rock era. (Menomonee Falls Wis.: Record Research, 1990).
213 James Dan Cover and Norris R. Johnson, “Need Achievement, Phase Movement and
the Business Cycle,” Social Forces 54, no. 4 (June 1, 1976): 760-774.
151

El optimismo del consumidor se midió a través de los datos del Index of
Consumer Sentiment entre 1955 y 1989. Para calcular las puntuaciones anuales, se
utilizó la media de los cuatro trimestres de cada año. Los datos económicos que tomaron
para analizar correlaciones y construir su modelo fueron el cambio del PIB y del
consumo, en términos reales. Para analizar las letras de las canciones utilizaron varios
evaluadores. Uno de ellos puntuó cada canción según la presencia de ruminación. Otro
puntuó 349 canciones (el 26%) para comprobar la fiabilidad interevaluadorevaluador.
Posteriormente extrajeron todas las explicaciones causales de eventos negativos en las
canciones. Otros dos evaluadorevaluadores puntuaron estas explicaciones causales según
los criterios de estabilidad, globalidad, e internalidad de la causa. Aun otro evaluador
evaluó la presencia o ausencia de ruminación en las portadas de las revistas Time, con
una segunda evaluación realizada por otra persona para comprobar fiabilidad. Los
evaluadores fueron entrenados con material de práctica y obtuvieron una alta fiabilidad
con las puntuaciones de los expertos (coincidiendo en más del 90% de los casos en
cuanto a la presencia o ausencia de ruminación en una frase). Los evaluadores de las
explicaciones causales no conocían el título de la canción que estaban evaluando, además
solo leyeron las frases que contenían los eventos negativos y su explicación.
La puntuación de la ruminación se llevó a cabo mediante un sistema de análisis de
contenido definido en un manual inspirado en el cuestionario de Kuhl. 214 Para cada frase,
los evaluadores decidieron si contenía un caso de ruminación: una descripción o
evaluación negativa de un evento. Para las canciones, los eventos debían ser malos desde
214 Julius Kuhl, “Motivational and functional helplessness: The moderating effect of state
versus action orientation,” Journal of Personality and Social Psychology 40, no. 1
(January 1981): 155-170.
152

la perspectiva del cantante (o el protagonista de la historia si el cantante ejerce de
narrador) para poder ser considerada como una instancia de ruminación. Para las
portadas de la revista Time, el evento tenía que ser malo desde la perspectiva del público
americano de la época. Si una gran parte del público pudiera haber considerado que el
evento era bueno, la portada no se consideraba un ejemplo de ruminación. Por ejemplo,
el título “Democrats Lose in Senate Elections” no se consideró una reflexión negativa
porque los del partido republicano podrían considerar ese evento como algo positivo. Un
evento negativo para un aliado de los EEUU sí que se consideró como una reflexión
pesimista, así como los desastres naturales en cualquier lugar del mundo, guerras, y
eventos negativos para individuos con los que se identifican los americanos (por ej.
héroes del deporte y estrellas del deporte). Curiosamente, la existencia de un evento
negativo no siempre estuvo asociado con una portada rumiante en el Time. Por ejemplo,
J. F. Kennedy fue asesinado en un momento de elevada confianza del público tal como se
refleja en las canciones y en los índices de confianza. La portada del Time's reflejo a un
Lyndon Johnson con espíritu de liderazgo y un titular no reflexivo: “President Johnson.”
Por el contrario, “Tragedy in Dallas” hubiera sido un titular reflexivo. Las portadas
reflexivas fueron puntuadas en base a: (i) centrarse en un evento negativo – el cómo, qué,
quién, y dónde; (ii) la explicación causal del evento negativo – el porqué; y (3) emoción
negativa. Se derivó una puntuación para la ocurrencia de frases reflexivas tomando el
porcentaje de frases en una canción que contenían reflexiones sobre eventos negativos.
Para puntuar el estilo explicativo, analizaron el contenido de las canciones
mediante la técnica CAVE (Content Analysis of Verbatim Explanations). 215 En primer
215 Harold M. Zullow et al., “Pessimistic Explanatory Style in the Historical Record:
153

lugar se extrajeron los eventos negativos y sus explicaciones causales. Para poder ser
considerados, los eventos tenían que ser malos desde la perspectiva del cantante, o la del
protagonista de la historia (si el cantante estaba narrando una historia). Cada explicación
se computó una única vez, aunque la letra se repitiera en la canción. Las explicaciones
fueron puntuadas en escalas de 7 puntos según las dimensiones de estable-inestable,
global-especifico, interno-externo. Se puntuó la estabilidad, globalidad, e internalidad de
las causas de un evento negativo, no el evento en sí ni sus consecuencias. Una
puntuación elevada indicaba alta estabilidad, globalidad, e internalidad, y una puntuación
reducida indicaba inestabilidad, especificidad, y externalidad. A continuación, los
investigadores calcularon la media de las puntuaciones de cada dimensión en cada
canción. Estas medias se sumaron para obtener una medida compuesta del pesimismo
con un rango posible entre 3 (la más optimista) y 21 (la más pesimista).
Si la causa del evento se veía como probablemente persistente en el tiempo se
puntuó como muy estable (7). Si estaba en el tiempo pretérito o con pocas probabilidades
de seguir teniendo vigencia se puntuaba con un (1). La causa se puntuó como muy global
(7) si afectaba a todos los aspectos de la vida del personaje. Se consideraba muy
específica (1) si influía solo sobre una situación muy concreta. La causa era muy interna
(7) si la culpa recaía solo sobre uno mismo, o sobre el grupo al que uno pertenecía. Se
puntuó como muy externa (1) si la culpa recaía sobre la situación u otra persona, y en
medio (4) si la culpa recae igualmente sobre causas internas y externas.
Para integrar los datos en medidas manejables, Zullow calculo el porcentaje de
CAVing LBJ, Presidential Candidates, and East Versus West Berlin,” American
Psychologist 43, no. 9 (September 1988): 673-682.
154

frases en cada canción que contenían reflexión pesimista. Si un estribillo se repetía mas
de una vez, sus frases se contaron tantas veces como aparecían. Las letras con fade out se
contaron automáticamente dos veces. A continuación, el autor calculó la media de los
porcentajes de ruminación en todas las canciones de cada año. El porcentaje osciló entre
un valor mínimo de 17,5% en 1976 hasta valores máximos de 36.6% en los años
anteriores a las recesiones de 1973 y 1979, y 36,8% en 1971.
Las puntuaciones de estabilidad, globalidad, e internalidad de las explicaciones
causales de las canciones de cada año fueron promediadas y sumadas para crear una
puntuación de pesimismo para cada año. Esta puntuación podía albergar valores entre 3
(la puntuación mas optimista) y 21 (la puntuación mas pesimista). En el estudio, el valor
de pesimismo de las canciones se situó entre un máximo optimismo de 8,11 en 1963 – el
último año de John F. Kennedy – hasta un máximo pesimismo de 12,59 en 1980.
Para indicar en qué medida un determinado año pudo presentar ruminación e
interpretaciones causales pesimistas, el autor estandarizó (z-score) y sumó ambas
medidas para todos los años entre 1955 y 1989. Así creó un índice de reflexión
pesimista. Con respecto a las portadas del Time con ruminación, compiló un porcentaje
de portadas rumiantes con valores entre 2% en 1955-1957 hasta el 63% en 1989.
Los resultados del estudio de Zullow se dividen en resultados correlacionales y la
construcción de un modelo de ecuaciones estructurales para explicar la relación entre la
reflexión pesimista y el PNB mediante regresiones de mínimos cuadrados ordinarios de
dos etapas (2SLS). A la hora de estudiar las variables, el análisis contempla medias
simples así como medias móviles a dos años.
155

Zullow descubrió que la ruminación en las letras de las canciones de música pop
estaba altamente correlacionada con: valores posteriores de reflexión pesimista en el
Time, el Index of Consumer Sentiment, el consumo personal, y el crecimiento del PNB.
Se observó también que la media móvil a dos años de la medida de ruminación estaba
correlacionada a -0,63 (p < 0,0002) con la media móvil de la variación anual del PNB
(GNPCHG) en los siguientes dos años. En el análisis 2SLS, los cambios en el consumo
de las personas demostraron tener capacidad predictiva sobre la variable GNPCHG, y el
Index of Consumer Sentiment predijo el consumo de las personas. En el periodo anterior,
la reflexión pesimista y la reflexión en el Time se mostraron como antecedentes del
optimismo de los consumidores.
La reflexión en el Time, la medida combinada de pesimismo y ruminación en las
canciones y sus componentes están fuertemente correlacionados con el crecimiento
económico en los años posteriores, la existencia o no de un año de recesión, y las
hipotéticas variables mediadoras: el optimismo de los consumidores y el consumo
personal. En todos los casos el autor encontró correlaciones significativas. El autor
demostró que la reflexión pesimista en el Time estaba correlacionada negativamente con
los valores simultáneos de: el cambio en el PIB, el índice de optimismo de los
consumidores y el consumo. La figura 4.4 muestra como la media móvil a dos años de la
medida de pesimismo en las canciones está negativamente correlacionado con la
variación del PIB del año siguiente.
156

Figura 4.4: Media Móvil a Dos Años de la Medida de Pesimismo en las Canciones de
Zullow y la Variación del PIB del Año Siguiente
157

4.3. Modelos Económicos para Explicar la Estructura de las Canciones Populares
Otro enfoque teóricamente contrario es el de Crain y Tollison. 216 Estos autores
analizan como las fuerzas del mercado influyen en la estructura de los éxitos Billboard
entre 1940 y 1989. Es decir, consideran que las características de las canciones son una
consecuencia de la coyuntura de los mercados (por ej., los mercados audiovisuales o
bancarios) y la situación económica (por ej., el desempleo). Sin embargo, es relevante
estudiar su metodología.
Crain y Tollison cuantificaron dos características musicales de las canciones: el
tempo y la longitud de las canciones; junto con tres medidas de concentración de
mercado: el numero medio de semanas que cada canción estuvo en la posición número
uno del ranking, el porcentaje de tiempo que ocuparon las cuatro canciones más
populares de cada año, y el porcentaje de tiempo que ocuparon los cuatro artistas mas
populares de cada año. Compararon estas medidas con el numero de estaciones de radio
en FM, el gasto en publicidad en radio, el tipo de interés, la tasa de crecimiento de los
fallecimientos durante el servicio militar, los beneficios semanales, la tasa de crecimiento
de los ingresos personales, la tasa de crecimiento de la población entre 13 y 19 años, el
porcentaje poblacional de las personas entre 13 y 19 años, el misery index (desempleo
mas tasa de inflación), porcentaje de cadenas de televisión sobre el total de cadenas de
radio y televisión.
La primera observación de los autores es la existencia de tres periodos: 1940-
216 W. Mark Crain and Robert D. Tollison, “Economics and the architecture of popular
music,” Journal of Economic Behavior & Organization 32, no. 2 (February 1997):
185-205.
158

1955, 1956-1964, y 1965-1988. Demuestran que en estos periodos tanto la longitud de
las canciones como el tempo son estadísticamente distintos.
En base a su modelo descubren que los artistas de más prestigio tienden a elaborar
canciones más largas en los años sucesivos a sus primeros éxitos con la supuesta
intención de expulsar del mercado a sus competidores y erigir barreras de entrada frente a
los demás participantes que compiten por recursos limitados (como el tiempo en antena).
Según su definición del tempo de cada año (el tempo medio anual de los éxitos) y su
modelo, la velocidad de las canciones está determinada hasta casi un 50% por la
probabilidad de morir en una guerra y el índice de la miseria, además de por la cuota del
mercado audiovisual de las emisoras de televisión. Cuanto más altas son las
probabilidades de morir en una guerra y más alto es el índice de la miseria, más rápidas
son las canciones.
La longitud de las canciones alcanza cotas predictivas más ajustadas ya que su
modelo explica en un 65% la variación en la longitud de las canciones. Según los autores
el incremento en el tipo de interés y la probabilidad de morir en la guerra influyen
negativamente sobre la longitud de las canciones de éxito. Los beneficios parecen indicar
que la longitud se puede considerar como un bien normal, aumentando cuando aumentan
los beneficios aunque de forma poco elástica. Asímismo, la longitud esta inversamente
relacionada con el gasto publicitario, un indicador del coste de oportunidad del tiempo en
antena. Al aumentar los gastos en publicidad, la longitud media de las canciones de éxito
disminuye. El porcentaje de tiempo en el primer puesto por los cuatro artistas del periodo
anterior también está relacionado directamente con la longitud de las canciones. Cuanta
159

más concentración exista, mas largas serán las canciones del siguiente periodo.
El número medio de semanas en la primera posición del ranking se explica hasta
en un 22% por las variables independientes; tanto el tipo de interés como las muertes en
acto de servicio están inversamente relacionadas con esta variable. Al acortarse la
preferencia temporal (el tiempo se hace más valioso), las canciones permanecen menos
semanas en el puesto número uno. De esta manera, según su modelo la mayor
incertidumbre y tasa de descuento del futuro lleva a una mayor volatilidad en el mercado
de canciones pop.
Las predicciones del modelo son moderadamente ajustadas con respecto a la
longitud de las canciones pero no tanto con respecto al tempo medio anual. Con respecto
a la longitud, explican la diferencia entre los valores predichos y los reales como
consecuencia del espíritu emprendedor de los participantes en el mercado musical. De
esta forma, su análisis les lleva a concluir que el periodo que vio el nacimiento del Rock
and Roll (1956-1964) fue notablemente más emprendedor que los periodos colindantes.
Como los valores reales se desvían más de las predicciones del modelo asumen que
existen más causas endógenas al mercado musical que en los otros periodos.
Coase argumentó que la revolución del Rock and Roll en la música pop fue
facilitada por la existencia de la payola, o soborno a los pinchadiscos de la radio por las
empresas discográficas para aumentar el tiempo en antena de sus canciones. 217 Su
argumento era que la payola representaba un método eficiente para promocionar
canciones nuevas. De esta forma, cuando la Federal Communications Commision reguló
217 R. H. Coase, “Payola in Radio and Television Broadcasting,” Journal of Law and
Economics 22, no. 2 (October 1, 1979): 269-328.
160

este aspecto del negocio, la oferta de nuevas canciones de música pop fue modificada de
una forma que beneficiaba a los intereses mayoritarios de la industria discográfica.
Coase nota que:
En los años cincuenta, especialmente a partir de 1955, la música “Rock
and Roll” se hizo extremadamente popular. Se formaron muchas
compañías discográficas especializadas en este nuevo estilo. El efecto
sobre la cuota de mercado de las empresas existentes fue dramático. Entre
1948 y 1955, cuatro empresas (Capitol, Columbia, Decca, y RCA-Victor)
controlaron de media el 78% de las canciones que llegaron al “top ten hit
parade” de Billboard; la cifra no bajó del 71% (en 1953). En 1956, la
cuota de hits de estas empresas fue del 66%, en 1957, 40%, en 1958, 36%
y en 1959, 34%. ... Es cierto que la payola fue utilizada hacia el final de la
década de los cincuenta como el principal método para promocionar la
difusión del Rock and Roll y estilos similares. Incluso en 1951, la revista
Billboard ya informaba de que, “Es comúnmente sabido en la industria
musical que la situación de la payola es especialmente grave entre los
pinchadiscos de rhythm and blues.” Es evidente que las nuevas empresas
que entraron en el mercado durante los anos cincuenta y lograron
conquistar una proporción tan importante del mercado utilizaron la payola
para lograr la “difusión” de sus discos.
El trabajo de Crain y Tollison fue el primero en intentar relacionar características
intrínsecas de la música –susceptibles de medición objetiva– con medidas económicas,
algunas de las cuales pueden señalar percepciones sobre la sensación de riesgo e
incertidumbre. Si bien su análisis del mercado y de su efecto sobre la longitud de las
canciones es constructivo, en ocasiones la interpretación de las variables musicales puede
ser algo ingenua. En primer lugar porque decir que hay cambios “estructurales” por una
variación en el tempo o la longitud en segundos no tiene en consideración que
probablemente el tempo y la longitud estén relacionados (canciones más lentas suelen
durar más que canciones más rápidas), además de que un mismo grupo o artista puede
161

tener canciones con tempos extremadamente dispares dentro de un mismo estilo. Por
ello, hubiera sido interesante considerar otros elementos musicales como la
instrumentación o el volumen. Aún más, el modelo que desarrollan basándose en
considerar el fenómeno cultural como una consecuencia de la situación económica logra
explicar un elevado porcentaje de la variación en la longitud de las canciones, pero no el
tempo. Es decir, la coyuntura económica puede explicar aspectos formales del producto
cultural musical (como también es probable que pueda explicar los materiales que utiliza
o sus medios de difusión), pero los aspectos psicológicos de la música (como el tempo)
no son explicados satisfactoriamente por este modelo.
Otro punto teórico de interés es la analogía entre las canciones y los compuestos
de características descritos por Becker. 218 En esta interpretación las características que
constituyen una canción se pueden interpretar como bienes z en el sentido Beckeriano.
Otros estudios han demostrado que las distintas características musicales (tempo,
dinámica, textura, entre otros) cumplen funciones distintas sobre las personas. 219
4.4. La Hipótesis de Seguridad Ambiental
Terry Pettijohn y Donald Sacco realizaron otro análisis de las canciones número
uno del ranking Billboard entre 1955 y 2003, comparando sus cambios con las
condiciones sociales y económicas en los EEUU. En la primera fase de su estudio
investigaron las características musicales y realizaron puntuaciones de dichas
características. Comprobaron que cuando el ambiento socio-económico es relativamente
218 Becker and Murphy, Social Economics: Market Behavior in a Social Environment.
219 Véase el Capitulo III.
162

amenazante, las canciones son más largas, lentas, y tienen letras más significativas y
reconfortantes. La segunda fase de su estudio exploró las características faciales de los
intérpretes y demostró que en momentos de mayor amenaza las caras de los interpretes
tienden a ser más maduras, con ojos pequeños, caras más finas, y mentones más grandes.
Estas preferencias aumentaron con la introducción de la televisión musical en los años
ochenta.
Pettijohn y Sacco interpretan sus resultados dentro del marco de la Hipótesis de
Seguridad Ambiental. La Hipótesis de Seguridad Ambiental es una combinación de
teoría evolucionaria y ecológica. Utiliza las bases de la teoría de la evolución y ajusta sus
predicciones en base a las variaciones históricas y culturales, proporcionando una teoría
de las preferencias sociales que es dependiente del contexto. Según esta hipótesis
nuestras percepciones en cuanto a la seguridad de nuestro entorno influyen sobre nuestras
preferencias sociales y las preferencias que mostramos en diferentes condiciones sociales
y económicas. Los entornos inciertos y/o amenazantes hacen que la gente busque la
seguridad, por lo que adaptan sus preferencias de forma que sus preferencias sean mas
adaptativas. Según la interpretación de los autores, la temática y los objetos mas maduros
y significativos deberían recibir mayor preferencia en momentos difíciles para ayudar a
mitigar la amenaza y la incertidumbre. Cuando el entorno es menos incierto y/o
amenazante, los temas y objetos relacionados con la diversión, la celebración, y la
expresión de actitudes despreocupadas deberían ser preferidos en mayor grado. Pettijohn
y Sacco postulan que este patrón de preferencias puede ayudar a explicar la popularidad
de diferentes tipos de música y artistas en situaciones socioeconómicas cambiantes.
163

Su estudio se divide en dos fases. En la primera exploran las relaciones entre los
numero uno de la lista Billboard para cada año entre 1955 y el 2003 y diferentes medidas
de amenaza social y económica en los EEUU. Dentro del marco de la Hipótesis de
Seguridad Ambiental, los investigadores postulan que en momentos de dificultad
económica, las canciones populares serían más significativas, y a la inversa. Definen
música “significativa” como aquella que explora temas más complejos y serios de
importancia social destacada, mientras que la música menos “significativa” seria aquella
que es simplista, divertida, y con pocas ramificaciones sociales. Además, su modelo
predice que las canciones tendrán más temáticas relacionadas con el amor en tiempos de
dificultad económica. El amor es un tema popular que recibe tratamiento en la música,
literatura, películas, y otras formas de entretenimiento audiovisual. Las expresiones del
amor, el sexo, y el daño emocional han sido exploradas en investigaciones anteriores. 220
También se ha descubierto que las canciones que lamentan el amor son más populares
entre los amantes infelices. 221 Asímismo, predijeron que la velocidad de la música sería
más rápida en tiempos de bonanza social y económica y más lentos en épocas de
preocupación social y económica como reflejo de las circunstancias del entorno. La
música lenta por lo general es más reflexiva y puede estar relacionada con un mensaje
más lleno de significado en el sentido anteriormente definido.
Su forma de evaluar los cambios en el ambiente social y cultural de los EEUU
220 Richard L. Dukes et al., “Expressions of love, sex, and hurt in popular songs: a content
analysis of all-time greatest hits,” The Social Science Journal 40, no. 4 (2003): 643-
650.
221 Silvia Knobloch, Kerstin Weisbach, and Dolf Zillmann, “Love Lamentation in Pop
Songs: Music for Unhappy
Lovers?,” Zeitschrift für Medienpsychologie 16, no. 3 (7, 2004): 116-124.
164

entre 1955 y 2003 consistió en utilizar el índice General Hard Times Measure (GHTM).
Este indicador es una medida estandarizada y global formada por la tasa de desempleo de
los EEUU, la variación en la renta disponible de las personas físicas, la tasa de
fallecimientos, la tasa de nacimientos, la tasa de matrimonios, la tasa de divorcios, la tasa
de suicidios, y la tasa de homicidios. Todos estos datos se ajustaron y combinaron en un
único indicador en donde valores más elevados del GHTM representan momentos más
duros, y valores más bajos del GHTM representan momentos menos duros.
Su investigación confirmó las relaciones que predice la Hipótesis de Seguridad
Ambiental entre las puntuaciones musicales y las condiciones sociales y económicas. En
momentos en los que las condiciones socioeconómicas son comparativamente peores las
canciones eran más largas, lentas, y confortantes. Sin embargo la fuerza de estas
relaciones fue moderada (entre ,25 y ,32).
Una vez más encontramos un estudio valioso, con una base teórica que se está
confirmando en diferentes estudios sobre el consumo audiovisual. Como tal la Hipótesis
de la Seguridad Ambiental ofrece un marco útil para interpretar el comportamiento de la
gente ante situaciones de incertidumbre y amenaza. Es de destacar que estos dos factores
combinan los conceptos Keynesianos de expectativas negativas y falta de confianza en
nuestra capacidad predictiva (o incertidumbre). En otras palabras, es tan negativo saber
que va a pasar algo malo como no saber lo que va a pasar.
Los principales obstáculos de esta investigación son metodológicos. Por el lado
musical, porque midieron las características musicales mediante encuestas y puede que
no todas las personas tengan la misma capacidad introspectiva o analítica; de la misma
165

manera que no todo el mundo sabe explicarle igual de bien al doctor cuales son sus
síntomas. Tampoco proporcionaron las letras de las canciones y no todo el mundo
entiende de la misma manera las letras, además de que estaban midiendo conceptos
relativamente complejos. Finalmente, tampoco midieron muchas características
musicales a excepción del tempo y la longitud de las canciones, y sabemos además que la
longitud depende en gran parte en factores económicos propios del mercado musical
(como si es un artista consolidado o no). 222 En cuanto a su medida de la seguridad
ambiental en un momento concreto, el uso de una medida compuesta que combina tantos
elementos puede confundir el elemento anticipatorio y reactivo de las distintas variables.
Como demuestran otros estudios, el grado de pesimismo expresado en las canciones
puede anticipar los indicadores de la confianza del consumidor e influye a través de ellos
sobre el PIB. 223 En el estudio de Pettijohn y Sacco pudiera ser que el grado de
“significado” de las canciones estuviera relacionado en el momento t con la tasa de
mortandad, pero relacionado con la renta disponible de las personas físicas en el
momento t+1. Este tipo de relaciones no se recogen en la metodología que utilizan estos
autores.
222 Crain and Tollison, “Economics and the architecture of popular music.”
223 Zullow, “Pessimistic rumination in popular songs and newsmagazines predict
economic recession via decreased consumer optimism and spending.”
166

4.5. Apéndice: Definición de Términos Musicales
Cualquier sonido musical está compuesto por cuatro elementos: timbre, altura,
intensidad, y duración. El timbre se refiere a la calidad o “color” de un sonido musical.
Es el término que se utiliza para describir el sonido característico de una voz o
instrumento (aquello que nos permite distinguir la voz de un amigo de la de otra persona).
La altura describe como de agudo o grave es un sonido musical. La intensidad se
utiliza para referirse a lo fuerte que suena algo. La duración es la longitud en el tiempo
de un sonido musical.
Los pilares de la interpretación musical surgen a partir de estos cuatro elementos.
La instrumentación consiste en la combinación de los distintos timbres por medio de
los instrumentos y las voces que interpretan una canción. Las alturas de las notas se
combinan horizontalmente para formar melodías y verticalmente para formar armonías.
Cuando consideramos segmentos más extendidos de notas en una canción, la intensidad
de las notas individuales forma la dinámica. La combinación de varias notas con igual o
diferente duración da lugar al ritmo.
Finalmente la combinación del material melódico, rítmico, y armónico produce
una textura especifica que define el sonido característico de la canción. La textura se
describe a menudo en términos de densidad o grosor; así como de registro (o distancia
entre las notas mas graves y las mas agudas). En la textura también influye el número de
voces o partes, y la relación entre ellas. La textura de una pieza se ve afectada por el
número y carácter de las distintas voces simultaneas, el timbre de dichas voces o
instrumentos, y por último la armonía, el tempo, y los ritmos que se utilizan.
167

5. TENDENCIAS MUSICALES Y SITUACIÓN ECONÓMICA. MODELO DE
REDES NEURONALES
5.1. Introducción
La hipótesis de los mercados eficientes afirma que predecir precios en un mercado
que cumpla las condiciones de eficiencia es imposible a corto plazo. Aunque hemos
estudiado un cuerpo importante de literatura que cuestiona y matiza esta afirmación,
incluso si se acepta esta hipótesis eso no excluye la posibilidad de que existan tendencias
observables en el largo plazo.
La existencia de paralelismos entre países en los precios de ciertos mercados para
los que existen relativamente pocos instrumentos de inversión capitalista como el de la
vivienda lleva a la conclusión de que debe haber procesos culturales comunes que afectan
a los inversores. 224 Como señaló Keynes, estos procesos culturales no contagian
únicamente ideas sino también emociones como forma de señalar la confianza en nuestra
capacidad de predecir el futuro. Las emociones en este sentido actuarían como
heurísticos (o “normas”) evolucionariamente adaptativos para la toma de decisiones. En
entornos de incertidumbre comportamientos del tipo haz-lo-que-hacen-los-demás, o haz-
lo-que-hacen-los-que-tienen-éxito pueden haber contribuido a la supervivencia del ser
humano y así haber sido programados evolutivamente en nuestras mentes.
Simultáneamente, las personas utilizan la música para modificar sus estados
emocionales y lograr así mayor convergencia con el estado emocional de su entorno. Los
224 Entendiendo por procesos culturales aquellas ideas o sensaciones (“exuberancia
irracional” en el sentido de Keynes y Shiller) que se transmiten en una dinámica social
generando un optimismo o pesimismo que no tiene por qué verse justificado
exclusivamente por los datos.
168

estudios para el modelado de la música de acuerdo con su efecto emocional han
descubierto que la activación (o excitación) es el factor emocional más significativo.
Estos estudios también señalan que la activación es el único elemento musical que se
percibe transculturalmente. Es por tanto el único elemento universal de la comunicación
musical sobre el que coinciden todos los investigadores. Dentro de la tradición musical
occidental se han estudiado ciertas características musicales que contribuyen a una mayor
o menor activación.
El estudio empírico que sigue a continuación se basa sobre la hipótesis de que los
cambios en el nivel de activación musical de los medios de masas están relacionados con
cambios culturales en el estado de incertidumbre sobre las perspectivas de futuro y por
tanto con las decisiones agregadas de inversión o consumo. A modo de ejemplo véase la
cadena causal que se encuentra ilustrada en la Figura 5.1. Inicialmente, existe una
percepción generalizada a nivel social de que el futuro es incierto o contiene peligros,
luego hay mas personas con estrés, miedo, y sensaciones pesimista; esto genera dos
fenómenos simultáneos: 1) existe una tendencia hacia la reducción del consumo y de la
inversión y 2) las expresiones culturales reflejan este pesimismo o miedo (con música de
menor activación, aumentando el consumo de narcóticos 225 ).
225 El aumento del consumo de drogas está documentado en periodos de recesión
económica. Véase:
European Commission and Directorate-General for Economic and Financial Affairs.,
Economic Crisis in Europe: Causes, Consequences and Responses, European
Economy (Luxembourg: Office for Official Publications of the European
Communities, 2009).
169

Figura 5.1: Modelo Conceptual del Estado de Ánimo Social
Estado de ánimo social
(optimismo/pesimismo)
Cultura popular
(música, cine, moda)
Interpretación de eventos
Decisiones consumo
e inversión
170

5.2. Estudios Empíricos Relacionados
Para abordar la comprobación de la hipótesis principal, hay que abordar la
cuestión sociológica y musical de por qué se prefieren ciertos tipos de música y de
intérpretes en determinados momentos frente a otros. La música es omnipresente en las
sociedades modernas: ya sea conduciendo, recogiendo la casa, haciendo la compra,
saliendo a comer, o esperando en la consulta del doctor, siempre hay música. Ademas, la
música es la actividad principal en muchos eventos sociales como fiestas, bodas, u otras
celebraciones. Los jóvenes de todo el mundo van de clase a clase escuchando sus ultimas
descargas en iPods, teléfonos móviles, y otros equipos de reproducción musical. Según
el Media Info Center los adultos mayores de dieciocho años pasan aproximadamente
veintiuna horas a la semana escuchando la radio. 226 Pese a su omnipresencia, el estudio
sociológico sobre el tipo de información que revela el consumo musical en cuanto a las
opiniones, identidad social, y personalidad de sus consumidores es relativamente
reciente. 227
Si aceptamos la relación intrínseca de la música con la identidad social, así como
su papel en la regulación de una serie de estados afectivos pasajeros, sería plausible
considerar que las preferencias musicales pueden reflejar percepciones socioeconomicas
relacionadas con las percepciones de incertidumbre y confianza en el futuro. Ya se han
226 Veronis Suhler Stevenson, “Media Info Center,” Media Consumption Based on Hours
per Person, 2010, http://www.mediainfocenter.org/film/competition/consumption.asp.
227 North and Hargreaves, “Music and Adolescent Identity.”; Peter J. Rentfrow and
Samuel D. Gosling, “The Do Re Mi's of Everyday Life: The Structure and Personality
Correlates of Music Preferences,” Journal of Personality and Social Psychology 84,
no. 6 (June 2003): 1236-1256.
171

mostrado relaciones entre las condiciones socioeconómicas y las preferencias en la
elección de programas de televisión. 228 Los investigadores realizaron un perfil de los
veinte espectáculos más vistos en la televisión según Neilson Ratings de acuerdo a
criterios de significatividad del contenido, realismo de los personajes, y complejidad del
guión. Compararon estos datos con variables indicativas de amenaza social, como
aumento del desempleo, indice de precios al consumo, tipo de interés preferencial,
numero de bombas, crímenes, huelgas, suicidios, homicidios, y divorcios. Descubrieron
que en periodos de amenaza social, las personas eligen ver programas en la televisión que
son más significativos y tratan temas más serios. Si consideramos que las personas
consumen regularmente varios medios audiovisuales, la televisión puede ser una entre
varias modalidades para la expresión de actitudes sobre las condiciones socioeconómicas.
Esta relación encuentra su justificación en los trabajos que relacionan las
preferencias musicales con las influencias socioeconómicas. Schwartz y Fouts
demostraron que los adolescentes prefieren escuchar música que es congruente con su
personalidad así como música que esta relacionada con los problemas de desarrollo a los
que se enfrentan. 229 De forma similar, Stack y sus colaboradores han realizado varios
estudios sobre la relación entre la aceptabilidad del suicidio y los gustos musicales en el
228 William D. McIntosh, Andria F. Schwegler, and Rebecca M. Terry-Murray, “Threat
and Television Viewing in the United States, 1960-1990,” Media Psychology 2, no. 1
(2000): 35.
229 Kelly D. Schwartz and Gregory T. Fouts, “Music Preferences, Personality Style, and
Developmental Issues of Adolescents.,” Journal of Youth and Adolescence 32, no. 3
(2003): 205-13.
172

nivel cultural de los amantes de la opera, 230 el blues, 231 el heavy metal, 232 y la musica
country. 233 Zullow desarrolló un análisis de contenido sobre las primeras cuarenta
canciones de los EEUU en cada año entre 1955 y 1989, identificando las reflexiones
sobre eventos negativos y el estilo explicativo pesimista. Encontró una relación entre
medidas de estados psicológicos depresivos en las canciones populares, la reflexión sobre
eventos negativos en la revista Time, y el pesimismo sobre el futuro de la economía, el
optimismo del consumidor, y el crecimiento del producto interior bruto. 234 Pettijohn y
Sacco desarrollaron un indicador socioeconómico compuesto para medir la amenaza
social, el General Hard Times Measure. Compararon esta medida con las letras de las
canciones y ciertos aspectos estructurales, 235 ademas de las caras de los intérprete y la
estructura corporal de las modelos de la revista Playboy. 236 Encontraron que en
momentos de mayor amenaza social las canciones se vuelven más lentas y largas.
230 Steven Stack, “Opera subculture and suicide for honor,” Death Studies 26, no. 5 (June
2002): 431-437.
231 Steven Stack, “Blues fans and suicide acceptability,” Death Studies 24, no. 3 (May
2000): 223-231.
232 Steven Stack, Jim Gundlach, and J. L. Reeves, “The Heavy Metal Subculture and
Suicide,” Suicide and Life-Threatening Behavior 24, no. 1 (1994): 15-23.
233 Steven Stack and Jim Gundlach, “The Effect of Country Music on Suicide,” Social
Forces 71, no. 1 (September 1992): 211-218.
234 Zullow, “Pessimistic rumination in popular songs and newsmagazines predict
economic recession via decreased consumer optimism and spending.”
235 Terry F. Pettijohn II and D. F. Sacco, “Tough times, meaningful music, mature
performers: popular Billboard songs and performer preferences across social and
economic conditions in the USA,” Psychology of Music (2008).
236 Pettijohn II and Jungeberg, “Playboy Playmate Curves: Changes in Facial and Body
Features Preferences Across Social and Economic Conditions.”
173

La literatura existente ha demostrado que las preferencias musicales están
relacionadas con las características de la personalidad y la identidad social, las actitudes,
los valores y los estados de ánimo. La música que la gente prefiere, medida a través de
las listas de éxitos de música pop elaborada por Billboard es una herramienta socialmente
viable para comprender la relación entre el estado de ánimo social, su efecto sobre los
individuos, y como los individuos expresan este estado a través de sus preferencias
musicales.
5.3. Hipótesis 1
La primera hipótesis surge del concepto de “música como droga.” He mostrado
en capítulos anteriores las teorías que interpretan la música como una droga debido a su
efecto sobre las emociones de las personas. En este sentido, las personas se
“automedicarían” con música para superar circunstancias personales adversas.
Por ello, la primera hipótesis es:
El consumo musical aumenta en los periodos descendentes del
ciclo económico.
Para comprobar dicha hipótesis utilizo los datos de ventas de unidades que ofrece
el International Federation of the Phonographic Industry (IFPI). No existe ninguna
manera completamente fiable para medir las ventas de música. Quizás el método más
fiable y extendido en el tiempo es el método de certificaciones diseñado por la Recording
Industry Association of America (RIAA). Esta base de datos recoge todas las
certificaciones de oro, platino, multi-platino, y diamante durante los últimos cincuenta
174

años para medir las ventas de singles y álbumes en los EEUU. Este periodo de tiempo
abarca las carreras de importantes artistas de nuestra época como son Johnny Mathis,
Frank Sinatra, Glenn Miller, The Beach Boys, Barbra Streisand, Bob Dylan, The Beatles,
y los Backstreet Boys.
En setenta países fuera de EEUU estas certificaciones también adoptan la forma
de “discos” de plata, oro, platino, y diamantes que son entregados oficialmente por la
International Federation of the Phonographic Industry (IFPI). Aun así, los discos de oro y
platino de la RIAA son los mas reconocidos a nivel internacional. Estos premios
comenzaron a entregarse el 14 de marzo de 1958.
A mediados de los años setenta, el volumen de ventas de música se disparó con lo
que se comenzaron a conceder tantos discos de oro que la RIAA tuvo que desarrollar una
nueva categoría en 1976 para las ventas de mas de un millón de ejemplares. A mediados
de los ochenta, un nuevo boom de la industria del disco llevo a la RIAA a diseñar el disco
multi-platino para las ventas de más de 2 millones. El desarrollo de los canales de
televisión de videoclips como MTV o VH-1 propiciaron la creación de un premio para
videos musicales en 1981. Entre 1958 y 1998, la RIAA ya había premiado a mas de 7000
grabaciones con su “disco” de oro. En 1999, la RIAA lanzo una nueva categoría, los
discos de diamante, para las ventas por encima de los diez millones de ejemplares. En el
2004, la RIAA inauguro un nuevo premio destinado a las descargas digitales. En el 2006,
se incluyeron nuevas categorías para las descargas de tonos para teléfonos móviles.
Las ventas globales (en millones de unidades) según IFPI no parecen confirmar la
hipótesis de que el consumo musical aumenta en el año previo a las recesiones (véanse la
175

tabla 5.1 y la figura 5.2).
176

Tabla 5.1: Ventas de Canciones 1973-2007 237
Año LP MC CD Digital Single TOTAL
(millones de unidades)
1973 617 185 530 1332
1974 655 209 515 1379
1975 674 236 483 1393
1976 743 289 516 1548
1977 898 374 545 1817
1978 942 428 600 1970
1979 896 470 624 1990
1980 878 474 526 1878
1981 1140 510 550 2200
1982 900 570 580 2050
1983 850 660 6 800 2316
1984 800 800 20 750 2370
1985 730 950 61 650 2391
1986 690 970 140 490 2290
1987 590 1150 260 390 2390
1988 510 1390 400 370 2670
1989 450 1540 600 357 2947
1990 339 1447 777 344 2907
1991 292 1493 998 334 3117
1992 175 1476 1185 352 3188
1993 109 1382 1419 410 3320
1994 49 1354 1784 390 3577
1995 33 1200 1983 432 3648
1996 21 1188 2162 466 3837
1997 17 1034 2232 516 3799
1998 23 897 2374 459 3753
1999 14 847 2411 440 3712
2000 12 736 2454 370 3572
2001 10 659 2319 318 3306
2002 8 534 2189 265 2996
2003 6 492 2043 233 2774
2004 7 368 2065 6 354 2800
2005 4 186 1938 18 582 2728
2006 3 114 1760 39 931 2847
237 “Music Market Statistics,” 2011,
http://www.ifpi.org/content/section_statistics/index.html.
177

4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
1973
Figura 5.2: Ventas de Productos en Millones de Unidades
1976
1979
1982
1985
1988
1991
1994
1997
TOTAL (millones de
unidades)
2000
2003
2006
178

Los datos de ventas totales parecen señalar que las variaciones en el nivel general
de ventas se deben más a los ciclos de obsolescencia de los formatos que a otras causas.
Se observa claramente el efecto de la introducción de los CDs con su punto de madurez
en el año 2000, y el posterior declive. Las causas de dichos movimientos se encuentran
muy probablemente en la dinámica propia de las industria discográfica, en factores
tecnológicos, y en los cambios recientes en la propria estructura del mercado.
Si no existen aumentos en el consumo musical global en los momentos previos a
las recesiones, quizás si existan aumentos relativos en el consumo de determinados tipos
de música.
5.4. Hipótesis 2
El fracaso del enfoque anterior plantea la necesidad de profundizar en los
mecanismos del consumo musical. La siguiente hipótesis transforma el concepto de
“música como droga” hacia “música como herramienta.” Esto implica que las personas
consumen música en función de su estado anímico, y además que consumen un tipo de
música diferente en función de su estado anímico. Por tanto, la segunda hipótesis es:
Las personas utilizan distintos tipos de música en las distintas fases del
ciclo económico. La música tiende a ser menos activa en las fases
descendentes del ciclo económico, y más activa en las fases ascendentes.
Para comprobar esta afirmación deben definirse los distintos elementos que la
componen, así como la metodología utilizada para medirlos. Primero estableceremos el
método utilizado para conocer las canciones más populares de la historia reciente de los
179

EEUU. A continuación, definiremos el concepto de recesión, o fase descendente del ciclo
económico.
Una vez definidos estos conceptos básicos, realizaremos un análisis exploratorio
de algunas canciones populares en los periodos previos a las mayores recesiones en la
historia reciente de la economía en los EEUU. Este análisis tendrá el objeto de definir las
características musicales que contribuyen a hacer que la música sea más o menos activa y
por tanto un estado de ánimo de mayor o menor activación en las personas que la
escuchan. Dicho análisis es necesario para comprender las circunstancias socio-
culturales especificas de este repertorio dentro de los parámetros musicales que la
literatura científica ha señalado como moderadores de la activación emocional.
Con el resultado de este análisis, los autores elaborarán una base de datos que
clasifique en función de estos parámetros todas las canciones populares entre 1960 y
2009.
Finalmente, se aplicará la información contenida en dicha base de datos a la
elaboración de un modelo que relacione las características musicales relativas a la
activación con la variación del PIB de los EEUU. Este modelo nos permitirá conocer
cómo los distintos elementos musicales reflejan cambios en el estado de ánimo social y
por tanto en el PIB. Finalmente, mostraremos el descubrimiento de otro fenómeno que
muestra evidencia de esta relación: la correlación entre la volatilidad del mercado y la
volatilidad en los tempi de las canciones.
180

5.5. Definiciones: Midiendo la Música Popular
La forma más aceptada y homogénea de identificar las canciones populares de
éxito en los EEUU son las tablas Billboard Charts, elaboradas por la revista Billboard.
Billboard es una revista semanal dedicada a cubrir la industria musical que compila y
publica una gran variedad de listas de éxitos de música popular que se encuentran entre
los más reconocidos del sector. De entre ellas, las más importantes son el Billboard Hot
100, que clasifica las canciones más populares; y el Billboard 200 que hace lo mismo
con los álbumes.
Los criterios que utiliza Billboard para elaborar sus listas son: 238
• Ventas
Los datos para las listas de ventas –que incluyen todas las listas de álbumes– son
elaborados por Nielsen SoundScan a partir de un universo de vendedores que representa
más del 90% del mercado de venta minorista en EEUU. La muestra incluye no sólo
tiendas de música y secciones de música en grandes almacenes y tiendas de electrónica,
sino también ventas directas y ventas a través de Internet (tanto de álbumes físicos como
de descargas electrónicas). También se computan algunas ventas contrastables que se
realizan en salas de conciertos.
Todas las listas de ventas utilizan íntegramente el panel de Nielsen SoundScan, a
excepción de las listas de Rythm&Blues y Hip-Hop que emplean un panel de tiendas
especializadas en el género. El sistema Nielsen SoundScan utiliza los mismos terminales
punto de venta que los vendedores utilizan para seguir sus inventarios, así que se puede
238 “Billboard Charts Legend,” 2010, http://www.billboard.biz/bbbiz/charts/charts-legend.
181

considerar que cada ticket de compra que recibe un cliente es un voto en las listas de
éxitos. El sistema Nielsen SoundScan se empezó a utilizar a partir del 30 de noviembre
de 1991, antes de esa fecha se utilizaba el método de llamada telefónica a los comercios.
• Tiempo en antena
Las listas de radio que elabora Billboard se compilan con la información de
Nielsen Broadcast Data Systems (BDS), que escucha electrónicamente las emisoras de
radio en más de 140 mercados a lo largo de los EEUU. BDS utiliza una tecnología
patentada de huella digital para identificar las canciones. Algunas listas basadas en el
tiempo en antena –tales como Modern Rock o Adult Top 40– se basan en el número de
veces que las estaciones retransmitieron cada canción. Otras –como la de Hot Country
Songs o Hot Latin Songs– se basan en la audiencia.
Las listas basadas en las audiencias cruzan los datos de BDS con los datos de
ratings que compila el sistema de medición de audiencias Arbitron para determinar el
número aproximado de oyentes para las emisiones en cada parte del día. De esta manera,
una canción que está en antena a las 4.00 a.m. no cuenta tanto como una que está a las
4.00 p.m.; y una emisora con mucha audiencia influirá más sobre las listas que una
emisora más pequeña o más especializada y con menos oyentes.
Excepto unas pocas excepciones, las emisoras monitorizadas por BDS para
Billboard son comerciales.
• Datos Mixtos
La mayor parte de las listas que elabora Billboard están basadas en las ventas, o
bien en el tiempo en antena. Las únicas excepciones en las que se conjuntan los datos de
182

ventas con los de tiempo en antena son las tres listas principales: la Billboard Hot 100,
Hot R&B/Hip-Hop Songs y el Billboard Pop 100.
Estas listas de éxitos utilizan las dos fuentes de datos porque consideran que para
medir la popularidad de una canción hay que tener en cuenta no sólo la decisión de
compra sino también las otras funciones que tiene un single: 239 capturar tiempo en antena
y estimular las ventas del álbum. Además, en un mercado tan competitivo como el
actual, los programadores de radio no toman sus decisiones musicales a la ligera, sino que
realizan estudios profundos del mercado para emitir las canciones que su audiencia quiere
escuchar.
Estas tres listas híbridas utilizan algoritmos que combinan los datos de ventas de
Nielsan SoundScan con las audiencias de BDS. El Hot 100 y el Pop 100 utilizan las
ventas a la carta de canciones para descarga online así como las pocas ventas de singles
que todavía se realizan en las tiendas. El Hot 100 también incluye datos de radio y
televisión online (tanto bajo demanda como pasiva) de AOL y Yahoo. El Hot 100 utiliza
las audiencias de todos los formatos populares que supervisa BDS –desde top 40 hasta
Hip-hop y Country, Latin, y Rock– mientras que el Pop 100 limita su panel de radios a
las emisores principales de top 40 (40 principales). La lista de éxitos Hot R&B/Hip-Hop
Songs, combina datos de audiencia de emisoras de R&B y hip-hop con las ventas del
panel de R&B/Hip-Hop.
• Otras listas
Existen más listas que Billboard elabora con otros datos: las listas Hot Ringtones
239 Single: Canción individual que forma parte de un álbum o compact disk y se publica
de forma independiente para su emisión en radio o televisión.
183

y Hot RingMasters usan datos de ventas del servicio RingScan de Nielsen MobileScan,
que compila información de ventas de la mayoría de los vendedores de tonos para móvil
en EEUU. La lista Hot Ringtones clasifica las ventas de tonos polifónicos y
monofónicos, mientras que el Hot RingMasters clasifica las ventas de tonos reales. La
lista Hot Dance/Club Play se compila a partir de encuestas realizadas por un panel
nacional de DJs, informando de las canciones que tienen un mayor éxitos con el público.
La mayoría de las listas de DVD/Video usan información de Nielsen VideoScan, que
sigue las ventas de los comercios de video de una manera similar a la que utiliza Nielsen
SoundScan para los comercios que venden música. Una lista de DVD/Video: Top Music
Video usa datos de Nielsen SoundScan.
5.5.1. La Semana de Ventas
Por lo general, las listas de éxitos elaboradas por Billboard reflejan las ventas y/o
el tiempo en antena entre lunes y domingo de la semana en cuestión. Sin embargo, las
listas que utilizan datos mixtos (ventas y tiempo en antena): Billboard Hot 100, Pop 100 y
Hot R&B/Hip-Hop Songs) utilizan un ciclo de tiempo en antena que va de miércoles a
martes. Las listas se publican los jueves en Billboard.com y Billboard.biz con la fecha
del ejemplar de la revista Billboard en el que serán publicadas. En el caso de las listas
que sólo se publican en Internet, se les pone la misma fecha de publicación que a las
demás, reflejando los datos del mismo periodo de 7 días. El ejemplar físico de la revista
llega a los quioscos los viernes. Cada número tiene una fecha que refleja el final de la
semana de publicación. Así, la revista Billboard que llega a los quioscos el viernes 9 de
184

septiembre, por ejemplo, tiene fecha del 17 de septiembre.
185

Ventas
Figura 5.2: Semana de Ventas para las Listas Billboard
29 30 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
L M X J V S D L M X J V S D L M X J V S D
Tiempo en antena
Publicación online
Publicación revista
(con fecha del 17)
186

5.5.2. Billboard Hot 100
El Billboard Hot 100 es el ranking de popularidad de sencillos (singles) más
importante de la industria musical en EEUU. Lo publica semanalmente la revista
Billboard. La primera canción que llegó al número uno del Hot 100 fue “Poor Little
Fool” de Ricky Nelson, el 4 de agosto de 1958.
Lo que hoy en día se conoce como el Hot 100 existió al principio durante casi 15
años como una serie de listas de éxitos, que seguían y clasificaban los sencillos más
populares de la época en diferentes áreas. Entre 1940 y 1950, el ranking de los sencillos
más populares se reflejaba principalmente en tres listas: (1) best sellers in stores
(mayores ventas en comercios): una clasificación de los sencillos que tenían mayores
ventas en los comercios minoristas para lo cual se encuestaba a un panel de vendedores
de todo el país, (2) most played by jockeys (más reproducidos por pinchadiscos), que
clasificaba las canciones más reproducidas en las emisoras de radio de los EEUU y se
basaba en informes de los pinchadiscos de radio y de las cadenas de radio; y (3) most
played in jukeboxes (más reproducidos en gramolas), con la clasificación de las
canciones más reproducidas en las gramolas de todos los EEUU. Este último era uno de
los métodos principales de medir la popularidad de las canciones con los oyentes más
jóvenes, ya que mucha emisoras de radio se resistieron a añadir la música Rock'n Roll a
sus programas durante muchos años.
Aunque oficialmente las tres listas tenían el mismo peso en función de su
importancia, muchos historiadores de música popular utilizan la lista Best Sellers In
187

Stores cuando se refieren a la popularidad de una canción con anterioridad a la existencia
del Hot 100.
Eventualmente, Billboard creó una cuarta lista de éxitos de sencillos que
combinaba todos los aspectos de su popularidad (ventas, tiempo en antenta y
reproducciones en gramolas), basándose en un sistema de puntos que daba mas peso a las
ventas que al tiempo en antena. En la semana que terminaba el 12 de noviembre de 1955,
Billboard publicó el Top 100 por primera vez. Las listas Best Sellers in Stores, Most
Played by Jockeys y Most Played in Jukeboxes se siguieron publicando de manera
paralela a la nueva lista de Top 100.
El 17 de junio de 1957, Billboard dejó de publicar el Most Played in Jukeboxes,
debido a la caída en popularidad de las gramolas y la cada vez mayor orientación hacia el
Rock en la programación de las emisoras. La semana que terminó el 28 de julio de 1958
fue la última en la que se publicaron las listas Most Played by Jockeys y Top 100, ambas
de las cuales tenían la versión instrumental de Patricia por Pérez Prado en el número uno.
El 4 de agosto de 1958, Billboard inauguró su lista de éxitos de sencillos para todos los
géneros: el Hot 100. Aunque era similar al Top 100, el Hot 100 reinició la cuenta de
“semanas de éxito” para todas las canciones a 1. El Hot 100 rápidamente se convirtió en
el estándar de la industria y Billboard dejó de publicar el Best Sellers in Stores el 13 de
octubre de 1958.
Billboard ha seguido publicando el Hot 100 hasta el día de hoy, y sigue siendo la
vara contra la cual se mide la popularidad de una canción en los EEUU. El Hot 100 se
compila combinando la “puntuación” de tiempo en antena con la “puntuación” de ventas
188

(tanto en comercios como en línea).
Hay varias sub-listas que contribuyen al cálculo global del Hot 100. Las más
importantes son:
Hot 100 Airplay: Compuesta según Billboard por aproximadamente “1000
emisoras de los formatos Adult Contemporary, R&B, Hip-hop, Country, Rock, Gospel,
Latin y Música Cristiana, monitorizadas digitalmente veinte cuatro horas al día, siete días
a la semana. Las listas se clasifican según el número de oyentes, cruzando los datos de la
hora exacta de emisión con los ratings de la empresa Arbitron.
Hot 100 Singles Sales: Compuesta también según Billboard por los sencillos
mejor vendidos. Los datos se obtienen de una muestra de minoristas, grandes almacenes
y tiendas online por Nielsen SoundScan.
Hot Digital Songs: Las ventas digitales son monitorizadas por Nielsen
SoundScan y forman parta de la puntuación de ventas de una canción.
5.5.3. Cambios de Criterio en el Hot 100
Los métodos y criterios utilizados para obtener y compilar los datos han cambiado
numerosas veces a lo largo de la historia de esta lista. El objetivo principal de la creación
de esta lista de éxitos –que ha influido sobremanera en la cultura popular y producido
numerosos datos curiosos– siempre ha sido el de servir de herramienta a aquellos dentro
de la industria musical para reflejar la popularidad del “producto” (los sencillos, los
álbumes, etc.) y seguir las tendencias del público. Billboard ha cambiado su metodología
y sus criterios en numerosas ocasiones para reflejar de la forma más precisa y fehaciente
189

posible qué es popular en cada momento. Un ejemplo sencillo de esto sería el ratio de
ponderación que se le da a las ventas y al tiempo en antena. Al comienzo de la historia
del Hot 100, los sencillos eran la principal forma que tenía la gente de comprar música.
En los tiempos en los que las ventas de sencillos eran sólidas, se le daba más peso a las
ventas que al tiempo en antena. Según pasaron las décadas, la industria discográfica se
centró más en vender álbumes que en vender sencillos. Los músicos eventualmente
pasaron a ofrecer su visión a través de álbumes de larga duración, más que a través de
sencillos, y en los años 90 muchas discográficas dejaron de lanzar singles directamente.
En un determinado momento se pasó a darle más peso al tiempo en antena. Billboard ha
ajustado el ratio de ventas/tiempo en antena muchas veces para intentar reflejar con
mayor precisión la popularidad real de las canciones.
Billboard también ha cambiado varias veces sus criterios con respecto a los
sencillos dobles. En la lista Best Sellers in Stores, se listaban estos sencillos como una
sóla entrada, con el lado que se reproducía más a menudo (basándose en las otras listas)
listado en primer lugar. Uno de los ejemplos más notables fue el doble sencillo de Elvis
Presley “Don't Be Cruel” / “Hound Dog.” Durante su periodo en las listas se cambió
entre una y otra canción como canción principal en varias ocasiones. Pero en las listas
Most Played in Jukeboxes y Most Played by Jockeys y en el Top 100, los sencillos dobles
recibían dos entradas separadas. Cuando se inició el Hot 100 en 1958, los lados A y B de
los dobles se listaban separadamente, como habían hecho en el anterior Top 100.
A partir del Hot 100 de la semana que terminó el 29 de noviembre de 1969, esta
regla cambió: si ambos lados recibían un tiempo en antena significativo, entonces se
190

listaban en una única entrada. Este criterio empezó a perder relevancia a partir de 1972,
cuando la mayor parte de las discográficas se unieron a la tendencia que había surgido en
los años 60 de poner la misma canción en los dos lados de los sencillos que mandaban a
la radio. Este asunto se complicó según el formato en dos caras típico de los sencillos
daba paso a los sencillos de 12 pulgadas y los maxi-sencillos, muchos de los cuales
contenían más de una cara B. Y se complicó aún más cuando, en varias ocasiones, la cara
B se hizo más popular que la cara A, impulsando a la discográfica a publicar un nuevo
single con la anterior cara B como cara A, junto con una “nueva” cara B. La decisión de
incluir los Promo Singles o Album Cuts (sencillos de promoción destinados únicamente a
su emisión en radio, pero que no se venden separadamente), solucionó definitivamente
este tema.
Una de las pocas reglas constantes del Hot 100 en sus primeros años fue que las
canciones no podían entrar en el Hot 100 a menos que estuvieran a la venta como un
sencillo. Sin embargo, el 5 de diciembre de 1998, el Hot 100 pasó de ser una lista de
sencillos a ser una lista de canciones. Durante los años 90, surgió la creciente tendencia
de promocionar canciones en la radio sin ponerlas a la venta como sencillos. Las
discográficas importantes temían que los sencillos se estaban comiendo las ventas de los
álbumes, así que poco a poco los sencillos fueron desapareciendo. Durante este periodo,
comenzaron a surgir acusaciones de manipulación de las listas, cuando las discográficas
retrasaban la puesta a la venta de los sencillos hasta que su presencia en la radio estuviese
en puntos máximos, provocando un debut en las listas entre los 10 primeros, o incluso, en
el puesto número uno. En muchos casos, la discográfica eliminaría un sencillo de su
191

catálogo después de sólo una semana a la venta, permitiendo que la canción entrase en el
Hot 100, debutando en una posición elevada y poco a poco bajando de posición según la
primera y única edición del single se iba vendiendo.
Fue durante este periodo que muchas canciones populares nunca salieron en el
Hot 100, o ocuparon posiciones altas del ranking mucho tiempo después de que su
popularidad en la radio hubiera bajado. Durante el periodo en el que las canciones no
estuvieron a la venta como singles, no podían formar parte del Hot 100. Muchas de estas
canciones dominaron el Hot 100 Airplay durante largos periodos de tiempo. Según las
críticas y los conflictos iban en aumento, Billboard decidió finalmente incluir los Promo
Singles o Album Cuts en el Hot 100. Sin embargo, la canción todavía tiene que ser
promocionada oficialmente por la discográfica para poder ser incluida en el Hot 100,
tenga o no un sencillo a la venta. Una canción que no tenga un sencillo a la venta sólo
puede entrar en el Hot 100 si ocupa un puesto superior al 75 en la lista Hot 100 Airplay.
Los EPs o Extended Play se incluían en el Hot 100 y las listas anteriores al Hot
100 hasta mediados de los 60. Con la creciente popularidad de los álbumes, se decidió
mover los EPs (que solían consistir en entre 4 y 6 pistas) del Hot 100 al Billboard 200,
donde siguen hasta el día de hoy.
El Billboard Hot 100 ahora sigue las descargas digitales legales de servicios en
línea tales como iTunes, Napster, Musicmatch, Rhapsody, etc. Cuando se añadió el factor
de las descargas digitales al algoritmo de tiempo en antena/ventas del Hot 100, muchas
canciones salieron beneficiadas por el cambio. Billboard comenzó a seguir las descargas
en el 2003 con la lista Hot Digital Tracks. Sin embargo, estas descargas no se utilizaban
192

para computar el Hot 100 y esa lista (de manera contraria al Hot Digital Songs)
computaba cada versión de una canción de manera individual (esta lista de éxitos sigue
coexistiendo junto al Hot Digital Songs). Este ha sido el cambio más importante en el
algoritmo del Hot 100 desde diciembre de 1998.
El cambio en la fórmula ha modificado considerablemente el comportamiento de
la lista, con algunas canciones debutando en el ranking estrictamente gracias a sus ventas
en línea y otros realizando saltos importantes. En los últimos años, varias canciones han
realizado saltos de hasta 80 y 90 puestos en una sola semana, al ponerse a la venta sus
versiones digitales en las tiendas de música en línea. Desde el 2006, el record para el
salto hacia arriba más grande en una sola semana se ha roto en cinco ocasiones. Desde la
revista con fecha 11 de agosto del 2007, Billboard ha comenzado a incorporar datos
semanales sobre servicios bajo demanda y contenidos multimedia en streaming, en el Hot
100. Las dos primeras compañías importantes en proveer de datos a Nielsen BDS de
forma semanal han sido AOL Music y Yahoo! Music.
Billboard también reaccionó a las llamadas de la industria musical que observaron
una incongruencia con las remezclas de las canciones. Al principio del siglo XXI surgió
la tendencia de publicar una canción como un remix, de forma que era tan drásticamente
diferente en su estructura y en sus letras de la versión original que esencialmente era una
canción nueva. En circunstancias normales, los puntos de tiempo en antena de la versión
de una canción en el álbum, mezclada para la radio, o remezclada como canción bailable
se combinaban sumando puntos para el ranking en el Hot 100, ya que la estructura, las
letras y la melodía permanecían inalteradas. Sin embargo, comenzaron a surgir críticas
193

cuando las canciones prácticamente se volvían a grabar hasta el punto de que ya no se
parecían a la versión original. El primer ejemplo de un caso así fue la canción de Jennifer
Lopez “I'm Real.” Originalmente entró en el Hot 100 con su versión de álbum, pero
luego se publicó un remix con la participación del rapero Ja Rule. Esta nueva versión
demostró ser mucho más popular que la versión para álbum y la pista pasó al número
uno. Para enfrentarse a este dilema, Billboard ahora diferencia entre la versión original
de una canción y su remix, si se determina que este remix constituye una nueva canción.
Desde la puesta en vigor de esta norma, varias canciones han aparecido dos veces en las
lista, normalmente con la distinción “Part 1” y “Part 2”.
A partir de la semana 20 de 1991, Billboard cambió su metodología para intentar
aumentar la diversidad y promocionar a nuevos artistas y canciones. Se comenzaron a
eliminar las canciones que habían estado en el Hot 100 durante un número de semanas y
habían caído por debajo de un determinado puesto. E l criterio actual (desde el 2008) es
el de 20 semanas consecutivas y haber caído por debajo del puesto 50. Estas canciones,
llamadas “recurrentes”, pasan a su propia lista, el Hot 100 Recurrent. En ciertos casos se
realizan excepciones caso por caso para canciones que han sido re-editadas o que han
tardado mucho tiempo en acceder a los canales de distribución masiva. La excepción
más notable al criterio de recurrencia se aplica a las canciones con temas relacionados
con las vacaciones, que por lo general se editan una y otra vez año tras año en
anticipación a las ventas de Navidad. Después de su primera aparición en las listas, una
canción de este tipo no puede volver a formar parte del Hot 100.
Las limitaciones del Hot 100 han ido variando en intensidad a lo largo del tiempo.
194

Al ser una lista basada en las ventas de sencillos, con la disminución del sencillo como
formato de venta, la información sobre éxitos reflejaba un segmento cada vez menor del
mercado hasta el cambio en el algoritmo de diciembre de 1998. Es evidente que el Hot
100 no puede reflejar perfectamente las canciones más populares de cada semana o de
cada año. Los cambios en la industria, en los formatos y canales de venta han afectado el
ranking de los diferentes artistas. Al comienzo del Hot 100 la publicación de sencillos
era más frecuente y constante, con una mayor rotación sobre las estanterías. De los
dieciseis sencillos que lograron el primer puesto en la lista durante más de 10 semanas
desde 1955, sólo uno pertenece al periodo anterior a 1992. Durante los primeros cuarenta
años de la época del rock, ninguna canción logró debutar en el número uno, desde el
cambio de metodología de 1995, lo han hecho una docena. Como ya vimos, la tendencia
a limitar e incluso suprimir los sencillos de los años noventa, hicieron que algunas de las
canciones más populares y escuchadas nunca llegasen al Hot 100. Este fue el motivo del
cambio en el algoritmo de 1998. Para bien o para mal, las listas de Billboard han
aguantado como el único ranking de éxitos de circulación masiva en los EEUU durante el
último medio siglo. Las listas alternativas ofrecidas por otras revistas de la competencia,
como Cash Box, Record World y Radio & Records, a veces mostraban grandes
variaciones. Pero incluso la síntesis perfectas de todas ellas no daría más que una visión
aproximada de la música popular en los EEUU. Sin embargo, el Billboard Top 100 se
puede considerar como la lista de éxitos más fiable para medir la popularidad de una
canción en la historia de la música pop.
195

5.6. Definiciones: El Concepto de Recesión
El concepto de recesión no es unívoco. Caben varias definiciones y según el uso
que hagamos de ellas, los periodos de recesión serán diferentes. En términos generales,
la recesión es la fase descendente del ciclo económico. La definición mas sencilla es la
que exige dos trimestres consecutivos de disminución del Producto Interior Bruto (PIB).
Otras definiciones requieren tres trimestres, o miden la disminución en términos anuales
–y por tanto la recesión seria la caída del PIB en el pasado año. El PIB que se utiliza
generalmente es el PIB real, es decir la cifra que se obtiene después de descontar el efecto
de la inflación.
Por estar estudiando la economía norteamericana, la definición de recesión que se
utilizará es la del organismo oficial de dicho país encargado de marcar las fechas que
suponen los picos y valles del ciclo económico. El organismo oficial encargado de
determinar estos momentos es el Business Cycle Dating Comittee, perteneciente al
National Bureau of Economic Research (NBER) y creado en 1978. 240 Sin embargo, entre
1961 y 1978 el NBER también determinaba los picos y los valles, aunque sin hacer una
declaración publica formal.
Según este comité, una recesión es “una reducción significativa de la actividad
económica en todas las áreas de la economía que dura mas de unos pocos meses y se hace
evidente en los indicadores de producción, empleo, rentas reales, entre otros. Una
recesión comienza cuando la economía alcanza un pico de actividad y termina cuando la
240 Business Cycle Dating Committee, “Determination of the December 2007 Peak in
Economic Activity” (National Bureau of Economic Research, December 11, 2008),
http://www.nber.org/dec2008.pdf.
196

economía llega al valle. Entre valle y pico, la economía esta en expansión.”
Al considerar las recesiones como una contracción general de la economía, y no
de ningún sector en particular, el comité subraya la importancia de los indicadores más
generales como los de empleo y el producto interior. Para medir el empleo utiliza la
encuesta de nominas como el indicador mas amplio y fiable. Para medir la producción
nacional agregada utiliza dos estimaciones: la estimación trimestral del Producto Interior
Bruto en términos reales y la estimación trimestral del Ingreso Nacional Bruto en
términos reales. Ambas medidas son generadas a nivel oficial por el National Bureau of
Economic Analysis. En teoría ambas debían ser iguales, pues las ventas de los productos
generan ingresos para los productores y trabajadores en una cantidad igual al valor de las
ventas. Sin embargo, la medición por el lado de la producción y por el lado de los
ingresos es diferente por motivos estadísticos. Otros datos que tiene en cuenta este
comité en sus evaluaciones son las ventas al por mayor, la producción industrial, y las
estimaciones del nivel de empleo basadas en encuestas a las familias. Además, observan
específicamente la partida principal del PIB, el consumo. En conclusión, las series de
datos que utiliza oficialmente el Business Cycle Dating Committee se ven recogidas en la
tabla 5.2. Las determinaciones que ha realizado este organismo sobre las fechas pico y
valle de la economía se pueden observar en la tabla 5.3.
Otros conceptos relacionados como los de “crisis,” o “depresión” se suelen definir
de manera derivada como “una recesión especialmente severa” pero tampoco existe un
consenso unánime en cuanto al contenido exacto ni, por tanto, en cuanto a las fechas de
dichos eventos económicos.
197

Tabla 5.2: Indicadores Económicos Utilizados por el Business Cycle Dating Comittee 241
Indicador Fuente y Método
Producción Industrial FRB index B50001
PIB real (trimestral) BEA Table 1.1.6, linea 1
INB real (trimestral) BEA Table 1.10, linea 1,
dividido entre BEA table 1.1.9, linea 1
Renta personal menos transferencias BEA Table 2.6, linea 1 menos linea 14,
ambas deflactadas por la interpolación
mensual de BEA Table 1.1.9, line 1
Nivel de empleo asalariado BLS Series CES0000000001
Nivel de empleo según las encuestas a las
familias
Nivel de ventas comerciales e industriales
(términos reales, mensual)
241 Ibid.
BLS Series LNS12000000
Census series tbtsla, adjusted, total
business, deflated by monthly interpolation
of BEA Table 1.1.9, line 1
198

Tabla 5.3: Periodos de Crecimiento y Recesión de la Economía EEUU 242
Fechas de Referencia del
Ciclo Económico
Duración en Meses
Pico Valle Contracción Expansión Ciclo
El trimestre se indica entre
paréntesis
Del pico al
valle
Del anterior valle
hasta este pico
Desde el valle
anterior al
actual
Desde el
pico
anterior
el actual
XII/1854 (4) -- -- -- --
VI/1857 (2) XII/1858 (4) 18 30 48 --
X/1860 (3) VI/1861 (3) 8 22 30 40
IV/1865 (1) XII/1867 (1) 32 46 78 54
VI/1869 (2) XII/1870 (4) 18 18 36 50
X/1873 (3) III/1879 (1) 65 34 99 52
III/1882 (1) V/1885 (2) 38 36 74 101
III/1887 (2) IV/1888 (1) 13 22 35 60
VII/1890 (3) V/1891 (2) 10 27 37 40
I/1893 (1) VI/1894 (2) 17 20 37 30
XII/1895 (4) VI/1897 (2) 18 18 36 35
VI/1899 (2) XII/1900 (4) 18 24 42 42
IX/1902 (4) VIII/1904 (3) 23 21 44 39
V/1907 (2) VI/1908 (2) 13 33 46 56
I/1910 (1) I/1912 (4) 24 19 43 32
I/1913 (1) XII/1914 (4) 23 12 35 36
VII/1918 (3) III/1919 (1) 7 44 51 67
I/1920 (1) VII/1921 (3) 18 10 28 17
V/1923 (2) VII/1924 (3) 14 22 36 40
X/1926 (3) XI/1927 (4) 13 27 40 41
VIII/1929 (3) III/1933 (1) 43 21 64 34
V/1937 (2) VI/1938 (2) 13 50 63 93
II/1945 (1) X/1945 (4) 8 80 88 93
XI/1948 (4) X/1949 (4) 11 37 48 45
VII/1953 (2) V/1954 (2) 10 45 55 56
VIII/1957 (3) IV/1958 (2) 8 39 47 49
IV/1960 (2) II/1961 (1) 10 24 34 32
XII/1969 (4) XI/1970 (4) 11 106 117 116
XI/1973 (4) III/1975 (1) 16 36 52 47
I/1980 (1) VII/1980 (3) 6 58 64 74
VII/1981 (3) XI/1982 (4) 16 12 28 18
VII/1990 (3) III/1991 (1) 8 92 100 108
III/2001 (1) XI/2001 (4) 8 120 128 128
XII/2007 (4) VI/2009 (2) 18 73 91 81
Promedio, todos los ciclos:
1854-2009 (33 ciclos) 16 42 56 55*
1854-1919 (16 ciclos) 22 27 48 49**
1919-1945 (6 ciclos) 18 35 53 53
1945-2009 (11 ciclos) 11 59 73 66
* 32 ciclos
** 15 ciclos
242 NBER, “US Business Cycle Expansions and Contractions,” September 20, 2010,
http://www.nber.org/cycles/cyclesmain.html.
199

5.7. Análisis Exploratorio
En la realización de este análisis exploratorio me he basado en algunos periodos
entre los destacados por Shiller entre 1960 y 2000: mayo de 1966, diciembre de 1968,
enero de 1973, el crash de 1987, y la crisis asiática de 1989-90. 243
5.7.1. Música antes de Mayo de 1966
Mayo de 1966 marca el final del periodo de expansión de los años cincuenta.
¿Que sucedió en la música popular justo antes de 1966? En la tabla X se pueden
consultar las canciones que llegaron al no. 1 en la lista Hot 200 de Billboard junto con su
tempo en el año anterior al fin de este periodo expansivo. El tempo es una cifra que mide
la velocidad a la que transcurre una canción, cifras más elevados indican una canción más
rápida y cifras mas reducidas indican una canción mas lenta. Como se ha señalado en
secciones anteriores, el tempo es un indicador bastante bueno del grado de activación que
transmite una canción. Las canciones mas rápidas tienden a ser mas activas y excitantes,
mientras que las canciones mas lentas tienden a ser mas relajantes.
Se puede observar que los valores no siempre se desplazan de forma continua,
sino que lo hacen por saltos. Como si hubiera distintas categorías de canciones. En otras
palabras, los datos no se agrupan alrededor de un solo valor. Esto instintivamente parece
ser cierto, las canciones no son incrementalmente diferentes sino que lo que gusta
precisamente es la variedad dentro de los estilos y géneros. Un componente importante
de la apreciación estética es la búsqueda por la novedad.
243 Shiller, Irrational exuberance.
200

Tabla 5.4: Canciones Número Uno Mayo 1965-Mayo 1966
FECHA TEMPO TITULO CANCION GRUPO
05/01/65 75.37 Mrs. Brown, You've Got a Lovely Daughter Herman's Hermits
05/08/65 75.37 Mrs. Brown, You've Got a Lovely Daughter Herman's Hermits
05/15/65 75.37 Mrs. Brown, You've Got a Lovely Daughter Herman's Hermits
05/22/65 120.86 Ticket to Ride The Beatles
05/29/65 105.64 Help Me, Rhonda The Beach Boys
06/05/65 105.64 Help Me, Rhonda The Beach Boys
06/12/65 122.44 Back in My Arms Again
The Supremes
06/19/65 127.54 I Can't Help Myself (Sugar Pie Honey Bunch) The Four Tops
06/26/65 123.01 Mr. Tambourine Man
The Byrds
07/03/65 127.54 I Can't Help Myself (Sugar Pie Honey Bunch) The Four Tops
07/10/65 135.23 (I Can't Get No) Satisfaction The Rolling Stones
07/17/65 135.23 (I Can't Get No) Satisfaction The Rolling Stones
07/24/65 135.23 (I Can't Get No) Satisfaction The Rolling Stones
07/31/65 135.23 (I Can't Get No) Satisfaction The Rolling Stones
08/07/65 187.2 I'm Henry VIII, I Am Herman's Hermits
08/14/65 74.66 I Got You Babe
08/21/65 74.66 I Got You Babe
08/28/65 74.66 I Got You Babe
09/04/65 94.57 Help! The Beatles
09/11/65 94.57 Help! The Beatles
09/18/65 94.57 Help! The Beatles
09/25/65 58.92 Eve of Destruction Barry McGuire
10/02/65 114.85 Hang on Sloopy The McCoys
10/09/65 48.83 Yesterday The Beatles
10/16/65 48.83 Yesterday The Beatles
10/23/65 48.83 Yesterday The Beatles
10/30/65 48.83 Yesterday The Beatles
11/06/65 128.04 Get Off of My Cloud The Rolling Stones
11/13/65 128.04 Get Off of My Cloud The Rolling Stones
11/20/65 70.85 I Hear a Symphony
The Supremes
11/27/65 70.85 I Hear a Symphony
The Supremes
12/04/65 124.44 Turn! Turn! Turn! (To Everything There Is a Season) The Byrds
12/11/65 124.44 Turn! Turn! Turn! (To Everything There Is a Season) The Byrds
12/18/65 124.44 Turn! Turn! Turn! (To Everything There Is a Season) The Byrds
12/25/65 150.8 Over and Over The Dave Clark Five
01/01/66 53.8 The Sounds of Silence Simon & Garfunkel
01/08/66 104.26 We Can Work It Out The Beatles
01/15/66 104.26 We Can Work It Out The Beatles
01/22/66 109.7 The Sounds of Silence Simon & Garfunkel
01/29/66 104.26 We Can Work It Out The Beatles
02/05/66 86.21 My Love
Petula Clark
02/12/66 86.21 My Love
Petula Clark
02/19/66 65.81 Lightnin' Strikes
Lou Christie
02/26/66 163.51 These Boots Are Made for Walkin'
Nancy Sinatra
03/05/66 85.81 Ballad of the Green Berets
03/12/66 85.81 Ballad of the Green Berets
03/19/66 85.81 Ballad of the Green Berets
03/26/66 85.81 Ballad of the Green Berets
04/02/66 85.81 Ballad of the Green Berets
Sonny & Cher
Sonny & Cher
Sonny & Cher
SSgt Barry Sadler
SSgt Barry Sadler
SSgt Barry Sadler
SSgt Barry Sadler
SSgt Barry Sadler
04/09/66 56.36 (You're My) Soul and Inspiration The Righteous Brothers
04/16/66 56.36 (You're My) Soul and Inspiration The Righteous Brothers
04/23/66 56.36 (You're My) Soul and Inspiration The Righteous Brothers
04/30/66 103.72 Good Lovin'
The Young Rascals
05/07/66 54.06 Monday, Monday The Mamas & the Papas
05/14/66 54.06 Monday, Monday The Mamas & the Papas
201

En la figura 5.3 podemos observar la evolución del tempo de las canciones
durante el año previo a la fecha que la literatura identifica como el fin del mercado alcista
de los años cincuenta. Se observa una progresiva disminución en la velocidad de las
canciones.
202

TEMPO
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
02/27/65
Figura 5.3: Tempo de las Canciones Mayo 1965 – Mayo 1966
04/18/65
06/07/65
07/27/65
09/15/65
11/04/65
12/24/65
02/12/66
04/03/66
05/23/66
07/12/66
203

Las dos canciones más veloces del periodo son dos canciones del grupo Rolling
Stones, “Get Off My Cloud” y “(I Can't Get No) Satisfaction.” Musicalmente, estas
canciones revelan un estilo declamatorio y uso frecuente de entonaciones imperativas por
parte del vocalista. La percusión esta presente durante el transcurso de toda la canción,
puntuando las frases del cantante y los periodos de transición. La sonoridad de los
platillos es importante para rellenar el espacio acústico así como para marcar el ritmo,
que permanece constante. El viento-metal toca breves células melódicas de forma
repetida. El carácter general de ambas canciones es energético e impulsa hacia la
actividad, con un volumen alto. No existe preocupación por el preciosismo del sonido,
sino mas bien por la transmisión de energía mediante sonidos fuertes y contundentes.
Dicha contundencia es transmitida por la repetición de células musicales y el uso del
registro grave. La tesitura es baja (sonidos graves) en “I Can't Get No Satisfaction,” y
ligeramente mas elevada en “Get Off My Cloud.” Otro factor que contribuye a la energía
de la canción es el carácter staccato de la melodía y el acompañamiento. Esto se refiere a
la separación que existe entre las notas; en estas dos canciones la melodía parece percutir
cada silaba de forma que quedan todas destacadas y se enfatiza el aspecto rítmico de la
canción.
Este breve análisis nos lleva a plantearnos la siguiente cuestión: las canciones
ligeramente mas lentas tendrán un carácter ligeramente mas tranquilo, o mas bien
percibimos el nivel de actividad dentro de ciertas categorías? Evidentemente el tempo no
es el único atributo que influye sobre la activación de las canciones. Como destacamos
anteriormente, Juslin recoge exhaustivamente las características musicales relacionadas
204

con distintos niveles de actividad. 244 Para ello, siguiendo la tradición de Thaler, define
espacios de activación elevada y reducida junto con valencia positiva y negativa. La
música feliz (activación elevada, valencia positiva) tiene las siguientes características:
tempo medio rápido, poca variabilidad en el tempo, articulación en staccato, grandes
cambios en la articulación, volumen elevado, bajo nivel en la variabilidad del sonido,
timbre brillante, y ataque rápido de las notas.
Si observamos otras canciones ligeramente mas lentas pero próximas a las dos
mas rápidas de los Rolling Stones (“Get Off My Cloud,” tempo: 128.04; “I Can't Get No
Satisfaction,” tempo: 135.23) quizás podamos verter luz sobre este problema. Las dos
canciones siguientes más veloces en este periodo son: “Mr. Tambourine Man” de The
Byrds y “Eve of Destruction” de Barry McGuire.
Mr. Tambourine Man tiene una melodía notablemente mas legato que las
anteriores canciones. 245 Esto da un carácter menos energético a la canción. De hecho,
Juslin añade esta característica a las canciones con bajo nivel de actividad. Aunque la
percusión también esta presente a lo largo de toda la canción, no marca con tanta claridad
el ritmo. Se percibe con claridad que la linea principal, las voces, tienen una estructura
mas melódica, hay mas saltos entre las notas y la melodía atraviesa intervalos mas
grandes. Por estas características técnicas ademas del tempo más reducido, es una
canción menos energética que las anteriores de los Rolling Stones. La otra cancion, “Eve
of Destruction” también transmite inmediatamente un carácter comparativamente mas
244 Juslin and Sloboda, Music and Emotion, 315.
245 El legato o articulacion ligada de las notas es lo opuesto al staccato o articulacion
separada de las notas.
205

elajado. Comparte con las canciones de los Rolling Stones la repetición de motivos
celulares, y el registro bajo y monótono que da una impresión declamatoria; sobre todo al
principio de la canción. Sin embargo, la instrumentación es mas reducida y transmite
menos sensación de ruido. Hay ciertos elementos de preciosismo como la utilización de
un coro realizando vocalizaciones, ¡es imposible imaginar algo más legato! La melodía
del solista realiza más saltos y enfatiza mas la subida y bajada de las notas, creando una
sensación melódica.
El análisis de las canciones mas lentas del periodos también es provechoso. La
canción mas lenta del periodo es “Monday, Monday” de The Mamas & the Papas. El
aspecto mas destacable es la importancia del coro en la canción. Así, aunque solo hay
una cantante solista, los coros son muy presentes y llenan el espacio sonoro. La
instrumentación es transparente, con una guitarra, pandereta, voces, y cuerdas. El
movimiento de las voces es muy melódico con articulación en legato y un timbre
constante en el uso de la voz. Las células musicales son sencillas y su uso esta basado en
la repetición. La siguiente canción mas lenta, “Turn! Turn! Turn! (To Everything There is
a Season)” de The Byrds comparte alguna de las mismas características como la
articulación en legato. Sin embargo en esta canción la melodía se presenta armonizada, y
se desarrolla en un registro mas bajo. En general esta canción es menos brillante que la
anterior y eso le da un espíritu menos tenso.
Las dos siguientes canciones más veloces son “I Hear a Symphony” de The
Supremes, y “Mrs. Brown You've got a Lovely Daughter” de Herman Hermits.
En “I Hear A Symphony” el rasgo más notable es la instrumentación densa y el
206

sonido agudo de la voz principal, sin llegar a ser estridente. Pese a ser una canción en
ritmo lento, la subdivisión es marcada y el sonido general es mas brillante. Esto le da un
grado de energía más allá de la canción puramente triste o de baja energía. “Mrs.
Brown,” por el contrario, presenta alguna de las características del grupo anterior de
canciones lentas, una sola voz con un timbre relajado y una instrumentación mas vacía,
sin sensación de saturación sonora.
Otra herramienta del análisis exploratorio de datos es el histograma o gráfico de
frecuencias. En la figura 5.4 se puede consultar el gráfico de frecuencias de los tempi en
el año previo a la crisis de Mayo de 1966. Además, si consideramos la distribución de
frecuencias a lo largo de la década de los sesenta (véase figura 5.5), se apreciaran dos dos
picos.
207

12
10
FIGURA 5.4: Histograma de Tempi V/1965 – V/1966
8
6
4
2
0
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
208

FIGURA 5.5: Histograma de Tempi 1960-1969
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
209

El segundo histograma indica que durante la década de los sesenta la preferencias
musicales se agruparon en torno a canciones en el intervalo de 70-80, y de 120-130. Solo
hubo canciones por debajo de 60 durante 12 semanas de 467 o el 2,56% de las veces.
Solo hubo canciones mas rápidas de 150 en 22 semanas, o el 4,69% del tiempo.
Si consideramos el año previo a mayo de 1966 (véase la figura XX), se aprecia
que las canciones lentas tienen una importancia proporcionalmente mucha mayor al resto
de la década, ya que representan el 4% del periodo.
Otro detalle relevante es el máximo local del 25 de junio de 1966. Esta canción
–“Paperback Writer” de los Beatles– tiene un ritmo frenético y es la canción mas rápida
de toda la década. Es como si hubiera una reacción ante la preponderancia de estas
canciones relajantes.
5.7.2. Diciembre 1968
Si bien ciertos análisis consideran que mayo de 1966 es un punto de cambio de
tendencia a partir del cual el mercado se quedo “plano” hasta 1974, es indudable que
tanto en términos nominales como reales el valor del S&P 500 alcanzó su punto más
elevado en diciembre de 1968.
Considerando tanto el tempo de las canciones como su histograma (véanse las
figuras 5.6 y 5.7) observamos que hay notablemente más canciones lentas que veloces.
La más lenta es “I Heard it Through the Grapevine” de Marvin Gaye. Aunque tiene un
tempo reducido, presenta otras características que la hacen mas energética de lo que
cabria suponer. Por un lado el tono de la voz, potente y algo forzado, junto con la tesitura
210

alta y el uso de cuerdas muy agudas son característica propias de canciones de alta
activación. La voz también canta en un estilo más parecido a la declamación con
frecuente separación entre frases y sub-frases, con articulación en staccato.
Otra canción de tempo lento es “People Got to be Free,” que utiliza recursos
similares para inyectar energía en una canción de ritmo lento. Estos recursos son el uso
de varios cantantes armonizando la melodía, el hecho de que la percusión marque las
subdivisiones del pulso y un tono vocal declamatorio o incluso como si se estuviera
gritando.
Una canción importante que sí comparte las características que se confirman
como prototípicas de las canciones de baja activación es “Hey Jude de los Beatles.” Esta
canción tuvo un éxito prolongado en esta época al ser numero uno durante 13 semanas
seguidas. En esta canción se aprecia un único cantante solista, cantando de forma
melódica y ligada, con un acompañamiento transparente, un tono sin forzar en exceso, y
un sonido que no es excesivamente brillante ni saturado. “This Guy's in Love” de Herb
Alpert también es una típica canción de amor, pese a presentar un ritmo mas rápido que
otras canciones (83,91) y comparte las características musico-emocionales del éxito de
los Beatles.
Las canciones de éxito en este periodo están mucho más concentradas en la mitad
inferior del espectro de tempi que en el periodo de mayo de 1965 a mayo de 1966; se
encuentran más canciones puramente relajantes tipo balada.
211

TEMPO
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
10/05/67
11/24/67
FIGURA 5.6: Tempi XII/1967 – XII/1968
01/13/68
03/03/68
04/22/68
06/11/68
07/31/68
09/19/68
11/08/68
12/28/68
02/16/69
212

FIGURA 5.7: Histograma XII/1967 – XII/1968
12
10
8
6
4
2
0
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
213

5.7.3. Enero 1973
El siguiente punto de inflexión es al comienzo de 1973, momento después del cual
el mercado bajo sin pausa hasta que observamos el famoso desplome del crash de 1974
en el cual los mercados se hundieron hasta niveles muy bajos. Si observamos las
canciones en el año anterior a enero de 1973 (figuras 5.8 & 5.9) observamos que hay
varias semanas con canciones muy lentas, de hecho las segundas más lentas desde 1966.
Como demuestra el histograma, la presencia de canciones lentas es mucho mayor que la
de canciones veloces
214

TEMPO
140
120
100
80
60
40
20
0
09/24/71
FIGURA 5.8: Tempo 15/I/72 - 13/I/73
01/02/72
04/11/72
07/20/72
10/28/72
02/05/73
FIGURA 5.9: Histograma Tempo 15/I/72 - 13/I/73
25
20
15
10
5
0
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
05/16/73
215

Al igual que en el periodo previo a mayo de 1966, poco después del periodo de
corte también se encuentra una canción de ritmo frenético. Esta canción fue numero uno
en febrero de 1967 durante dos semanas y es “Crocodile Rock” de Elton John. Es la
canción mas rápida de toda su década.
Las canciones lentas de este periodo son cualitativamente mucho mas relajadas y
estilo balada que las canciones lentas de 1966. Desde “American Pie,” “Song Sung
Blue,” “The First Time I Ever Saw Your Face,” “Without You,” y “Lean on Me.” Incluso
las canciones rápidas, como “A Horse With No Name” parecen tomar elementos de las
canciones lentas: una sola voz que canta en un tono relajado e instrumentación
transparente. “I'll Take You There” de The Staple Singers también comparte algunas de
estas características, con una tesitura relativamente baja, sin estridencias.
Entre 1982 y 2000 los EEUU han vivido un periodo de expansión económica que
se ha puesto de evidencia en un mercado alcista culminando en lo que algunos opinan fue
la mayor burbuja desde 1929. Sin embargo en este periodo de crecimiento ha habido
periodos de crisis que la literatura identifica como el crash de 1987, crisis asiatica (1989-
1990), burbuja .com (2000-2003), y actualmente crisis crediticia (2007-2009).
5.7.4. Crash de 1987
Iniciaremos el estudio de este periodo observando el histograma de la década de
los ochenta (figura 5.10).
216

Figura 5.10: Histograma Tempi 1980-1989
120
100
80
60
40
20
0
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
217

De forma similar a lo observado en la década de 1960-1969, las canciones con un
tempo por debajo de 60 entre 1980 y 1989 tuvieron éxito el 6,51% de las semanas, o 34
semanas. A parte de este hecho, hubo muchas más canciones rápidas que lentas, lo cual
parece encajar con el sentido general de crecimiento en la década. Si tomamos como
referencia el punto más alto del mercado S&P en agosto de 1987. En las figuras 5.11 y
5.12 se puede observar el tempo de las canciones del año anterior a esta fecha.
218

TEMPO
140
120
100
80
60
40
20
0
07/07/86
FIGURA 5.11: Tempi VIII/1986 – VIII/1987
10/15/86
01/23/87
05/03/87
08/11/87
Figura 5.12: Histograma VIII/1986 – VIII/1987
16
14
12
10
8
6
4
2
0
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
11/19/87
219

En comparación con los periodos analizados anteriormente, hay más canciones
rápidas que lentas. Sabemos ya que las canciones rápidos son un buen indicador para
indicar estados anímicos activos y excitados. Sin embargo, las canciones por debajo de
60 en el periodo previo al crash de 1987 este porcentaje constituyen el 11,32% del
tiempo, lo cual es superior al 6,51% de la década de los ochenta.
Consultando la lista de éxitos con mayor detalle se aprecian numerosas canciones
del estilo disco. La más veloz, “Venus” de Bananarama, es una típica canción de baile,
con notas en staccato, y ataques claros y rápidos. Cantan varias voces en un estilo que si
bien no es exactamente “gritado,” si que es extrovertido, fuerte, y en tesitura aguda.
Todas estas características le dan una gran cantidad de energía a la canción. “Livin' on a
Prayer” comparte este carácter bailable, con notas muy destacadas y ritmo marcado. El
estilo de la voz otra vez es “gritado” y forzado. El uso de sintetizadores permite saturar
el espacio sonoro en las frecuencias agudas.
“Stuck With You” es otra canción veloz que presenta características diferentes. Se
oye la voz sola y esto es una característica de canciones mas relajantes, aunque en el
estilo “gritado” y no “relajado” o “susurrado.” El ritmo está muy marcado mediante
percusion fuerte en staccato. Por otro lado, la melodía recorre mayores intervalos que en
otras canciones de este tipo y esto hace que suene ligeramente más melodioso.
Quizás lo mas notable de este periodo sean las canciones lentas, algunas de las
cuales son claros ejemplos de canciones lentas de baja activación, con una voz
acompañada livianamente, cantando en un estilo más “cantado” y “relajado,” una textura
220

poco saturada, y ritmo lento. “At this Moment” de Billy Vera es un buen ejemplo, como
también lo es “With or Without You” de U2. Estas canciones están entre las más lentas
de la década. Son canciones que encajan con el prototipo que se empieza a perfilar para
las canciones de baja activación.
5.7.5. Crisis Asiática 1989-1990
Esta crisis afectó a todo el sudeste asiático, pero sobre todo a Japón. Fue un final
dramático para el gran crecimiento de la economía japonesa durante los años ochenta y
sumió a este país en una crisis económica de larga duración. El efecto sobre las bolsas de
valores en EEUU fue importante, aunque relativamente menor en comparación con el
crash de 1987, en parte por las reformas en la negociación automatizada por ordenador.
En las figuras 5.13 y 5.14 se puede consultar la evolución del tempo de las
canciones durante el año anterior. Las canciones lentas de este periodo no son tan
absolutamente relajantes como podían ser. Por ejemplo, si analizamos “If You Don't
Know Me by Now” del conjunto Simply Red observamos el requisito de sonido
transparente, la instrumentación es poco densa pero utiliza mas de un instrumento, la
linea de la voz principal es melódica con una técnica “relajada.” Sin embargo, la forma
en que el percusionista articula la canción es suave pero con cierta energía, en staccato.
Quizas en “Wind Beneath my Wings” de Bette Midler encontremos algunas más de las
características de las canciones relajantes, con la pequeña excepción de cierta percusión
aguda con xilófonos. “Toy Soldiers” es otra canción definitivamente de baja activación,
pero la instrumentación es un poco mas llena y los instrumentos sintetizados en el
221

egistro aguda inyectan algo mas de energía.
A modo de contraste, “Straight Up” de Paula Abdul es un ejemplo claro de cómo
el ritmo rápido y la articulación en staccato pueden combinarse para crear una canción
que impulse a la actividad. Que sea mas efectiva que “We Didn't Start the Fire” de Billy
Joel, con su letra sin sentido llena de referencias historicas, puede ser cuestión de
opinión. Comparte la articulación en staccato pero la instrumentación tiene muchos más
instrumentos, el sonido es mas distorsionado, y la melodía consiste básicamente en la
declamación de una serie de nombres y eventos.
222

TEMPO
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
09/14/88
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Figura 5.13: Tempi 1989
12/23/88
04/02/89
07/11/89
Figura 5.14: Histograma 1989
10/19/89
40 60 80 100 120 140 160 180 200
30 50 70 90 110 130 150 170 190
01/27/90
223

5.7.6. Conclusión
Por la simple observación de estas canciones no podemos establecer ningún tipo
de vinculo entre una economía expansiva y una determinada tipología musical. Sin
embargo, hemos observado que existen varias características musicales relacionadas con
el grado de activación de las canciones. Las canciones previas al crash de principios de
los 70 son prototipos en este sentido y nos permiten definir la canción ideal de baja
activación (o relajante). Esta canción sería: (i) lenta, con un numero de pulsos por
minuto de menos de 90; (ii) con una sola voz (iii) que canta con un estilo “relajado” o
“susurrado” y no “forzado,” “gritando,” o “declamatorio”; (iv) predominio de la
articulación en legato; (v) acompañamiento con uno o pocos instrumentos; (vi) énfasis en
lo “melódico” mas que en lo “rítmico”; (vii) tesitura grave, o al menos, no aguda; (viii)
sonido “transparente,” no “saturado,” ni “brillante.” Por omisión, las canciones de alta
activación (excitantes) presentan las características opuestas. La tabla 5.5 muestra un
resumen de estas características.
224

Tabla 5.5: Características Excitantes/Relajantes en las Canciones de Moda 1960-2009
Baja activación Alta activación
Tempo lento (90)
Una sola voz Varias voces, coros
Uso vocal “relajado,” “susurrado” Uso vocal “forzado,” “gritando,” o
“declamatorio”
Articulación legato Articulación staccato
Acompañamiento con uno o pocos
instrumentos
Melódico Rítmico
Tesitura no aguda Tesitura aguda
Acompañamiento con muchos
instrumentos
Textura “transparente” Textura “densa,” o “saturada”
225

5.8. Modelado Mediante Redes Neuronales Artificiales
5.8.1 Introducción
Los fundamentos de las redes neuronales artificiales fueron desarrollados en los
años sesenta, 246 aunque su aplicación como una alternativa a la computación lógica
booleana no surgió hasta los años noventa. 247 Esencialmente, estas redes pueden definirse
como algoritmos matemáticos no lineales cuya funcionamiento está basado en la forma
de computación del cerebro. Todas las redes neuronales artificiales están basadas en la
computación simple realizada por una unidad denominada “neurona.” Este tipo de
algoritmo matemático ha demostrado su utilidad en los más diversos campos desde las
finanzas hasta la química.
Según la función para la que estén diseñadas se pueden distinguir dos tipos de
redes neuronales. Les redes neuronales empleadas para aproximar funciones –ya sea
modelando datos, aproximando funciones, o en el análisis de regresión– reciben el
nombre de redes neuronales supervisadas. 248 Por otro lado, las redes neuronales
dedicadas a clasificar patrones de datos se denominan redes neuronales auto-organizadas.
246 Marvin Minsky and Seymour Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational
Geometry (MIT Press, 1969); F. Rosenblatt, “The perceptron: a probabilistic model for
information storage and organization in the brain,” Psychological Review 65, no. 6
(November 1958): 386-408; B. Widrow and M. E. Hoff, “Adaptive Switching
Circuits,” in , vol. 4, 1960, 96-104.
247 J. J. Hopfield, “Neurons with graded response have collective computational
properties like those of two-state neurons.,” Proceedings of the National Academy of
Sciences of the United States of America 81, no. 10 (May 1984): 3088-3092.
248 Bonifacio Martin del Brio and Alfredo Sanz Molina, Redes Neuronales y Sistemas
Difusos (Alfaomega, 2001); Ken-Ichi Funahashi, “On the approximate realization of
continuous mappings by neural networks,” Neural Networks 2, no. 3 (1989): 183-192.
226

La aplicación de las redes neuronales al tratamiento de la información financiera
obtuvo ímpetu en noviembre de 1993 dentro del marco de la First International
Workshop on Neural Networks in the Capital Markets. Las redes neuronales
supervisadas son técnicas para extraer relaciones de entrada – salida de conjuntos de
datos. Estas técnicas son susceptibles de ser traducidas a ecuaciones matemáticas para su
aplicación en modelos predictivos o de toma de decisión. Las redes aprenden a través de
un proceso iterativo y adaptativo con el que se detectan las relaciones entre las entradas
dadas y las salidas. En el momento en que una red neuronal haya sido entrenada, al final
del trabajo puede ser usada con datos no utilizados en la construcción del modelo.
Algunos ejemplos de redes neuronales supervisadas se describen en Trading on
the Edge: Neural, Genetic and Fuzzy System for Chaotic Financial Market. 249 Las redes
neuronales no supervisadas, por su parte, son técnicas de clasificación, organización, y
visualización de grandes conjuntos de datos. Un ejemplo paradigmático de ellas son los
Mapas Autoorganizados o SOM (“Self – Organizing Maps”). Una herramienta que ha
sido utilizada desde comienzos de la década de los ochenta y que ha sido rápidamente
adoptada en la ingeniería y otros campos de conocimiento. Algunas de sus aplicaciones
se detallan en Self–Organizing Maps, 250 en tanto que en Visual Explorations in Finance 251
se profundiza en el análisis exploratorio de los datos, en el “data mining,” y en una
perspectiva global de los métodos tradicionales de clasificación (cluster) y visualización
249 Guido J. Deboeck, Trading on the Edge: Neural, Genetic, and Fuzzy Systems for
Chaotic Financial Markets (Wiley, 1994).
250 Teuvo Kohonen, Self-organizing maps (Springer, 2001).
251 Guido Deboeck and Teuvo Kohonen, Visual Explorations in Finance: with Self-
Organizing Maps, 1st ed. (Springer, 1998).
227

de los datos, que se particulariza para el análisis de los mercados financieros y para la
detección de estructuras subyacentes en los datos económicos.
Martín del Brío y Serrano-Cinca proponen un modelo híbrido que combina el
modelo neuronal de mapas autoorganizados de Kohonen con otros modelos estadísticos y
neuronales que obtienen una puntuación o z-score. 252 Una vez creado el mapa
autoorganizado se superpone la puntuación obtenida por la empresa, según el análisis
discriminante o el perceptrón multicapa. El modelo, más allá del tradicional análisis
discriminante z de Altman, proporciona información sobre las características financieras
más destacadas de la empresa analizada así como el tipo de empresa a la que se asemeja.
Diversos trabajos describen las áreas de trabajo potenciales en contabilidad y se hacen
revisiones empíricas de los principales trabajos, clasificándose según diferentes
criterios. 253 Los libros Neural Networks in Finance and Investing 254 y Neural Networks in
252 Carlos Serrano Cinca and Bonifacio Martín del Brío, “Predicción de la quiebra
bancaria mediante el empleo de redes neuronales artificiales,” Revista Española de
Financiación y Contabilidad 23, no. 74 (March 1993): 153-176.
253 Delvin D. Hawley, John D. Johnson, and Dijjotam Raina, “Artificial Neural Systems:
A New Tool for Financial Decision-Making,” Financial Analysts Journal 46, no. 6
(November 1, 1990): 63-72; Larry Medsker, Efraim Turban, and Robert R Trippi,
“Neural Network Fundamentals for Financial Analysts,” The Journal of Investing 2,
no. 1 (1, 1993): 59-68; B. Back, G. Oosterom, and K. Sere, “A Comparative Study of
Neural Networks in Bankruptcy Prediction,” Proceedings of the 10th Conference on
Artificial Intelligence Research in Finland (1994): 140--148; Richard Pike and Nam
Sang Cheng, “Neural Networks: Applications and Promise for Accounting &
Finance,” 17th Annual Congress of the European Accounting Association (April 1,
1994), http://ink.library.smu.edu.sg/soa_research/535.
254 Robert R. Trippi, Neural Networks Finance and Investment: Using Artificial
Intelligence to Improve Real-World Performance, Second. (Irwin Professional
Publishing, 1996).
228

the Capital Markets 255 recogen una amplia selección de trabajos, algunos ya publicados
con anterioridad en revistas o presentados en congresos y otros reimpresos.
Bell, Ribar y Verchio elaboraron un estudio pionero en la aplicación de redes
neuronales al fracaso empresarial. 256 En este trabajo se compara el perceptrón multicapa
con el análisis lógit, tomando una muestra de mil ocho bancos de los que ciento dos
habían quebrado. Otra muestra de mil cincuenta y nueve bancos sirve para el test, con
ciento treinta y un bancos quebrados. Los resultados comparados de ambas metodologías
resultan muy similares, con una pequeña ventaja a favor del neuronal en la clasificación
de empresas que se encuentran en la zona de indeterminación.
Odom y Sharda realizan otro estudio sobre predicción de quiebras, analizando en
concreto cinco ratios de ciento veintinueve empresas estadounidenses, extraídas del
Moody's Industrial Manual correspondiente a 1975-1982. 257 Rahimian, Singh,
Thammachote y Virmani aplican diferentes modelos neuronales a estos mismos datos. 258
En ambos estudios se comparan los resultados obtenidos con análisis discriminante,
255 Apostolos-Paul Refenes, Neural Networks in the Capital Markets, 1st ed. (John Wiley
& Sons, 1995).
256 T. Bell, G. Ribar, and J. Verchio, “Neural nets vs. logistic regression: A comparison of
each model's ability to predict commercial bank failures,” in University of Southern
California Second International Symposium on Expert Systems in Business, Finance,
and Accounting (University of Southern California, 1989).
257 M.D. Odom and R. Sharda, “A neural network model for bankruptcy prediction,” in
International Joint Conference on Neural Networks (presented at the International
Joint Conference on Neural Networks, San Diego, CA, USA, n.d.), 163-168,
http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=137710.
258 E. Rahimian et al., “Bankruptcy Prediction by Neural Network,” in Neural Networks
in Finance and Investing: Using Artificial Intelligence to Improve Real-world
Performance (Chicago: Irwin, 1996), 243-259.
229

perceptrón simple, perceptrón multicapa, y la red neuronal athena.
Una aportación relevante es la de De Miguel, Revilla, Rodríguez y Cano, que
aplican una red neuronal compleja, la Fuzzy ARTMAP, cuyos resultados comparan con
cuatro modelos estadísticos de predicción del fracaso empresarial, aplicándolos a la bien
conocida crisis del sector bancario español de los años ochenta. 259 Los resultados son
también favorables al modelo neuronal.
Altman, Marco y Varetto aplican análisis discriminante, lógit y perceptrón
multicapa en una aplicación real para la Centrale dei Bilanci italiana. 260 Los resultados no
son concluyentes, ya que encuentran que las ventajas e inconvenientes de este modelo
neuronal frente a los modelos estadísticos convencionales se encuentran equilibradas y
sugieren la realización de nuevos estudios empíricos.
Yoon y Swales; y Yoon, Swales y Margavio tratan de discriminar a las empresas en dos
grupos, según sus acciones hayan tenido o no un buen comportamiento en los mercados
financieros. 261 Los datos incluyen información contable cuantitativa y cualitativa, pues
259 L. J. De Miguel et al., “A Comparison between Statistical and Neural Networks-based
Methods for Predicting Bank Failures,” in Proceedings of the III International
Workshop on Artificail Intelligence in Economics and Management (Portland, OR,
1993).
260 Edward I. Altman, Giancarlo Marco, and Franco Varetto, “Corporate distress
diagnosis: Comparisons using linear discriminant analysis and neural networks (the
Italian experience),” Journal of Banking & Finance 18, no. 3 (May 1994): 505-529.
261 Y. Yoon and G. Swales, “Predicting stock price performance: a neural network
approach,” in Proceedings of the Twenty-Fourth Annual Hawaii International
Conference on System Sciences (presented at the Twenty-Fourth Annual Hawaii
International Conference on System Sciences, Kauai, HI, USA, n.d.), 156-162;
Youngohc Yoon, George Swales, and Thomas M. Margavio, “A Comparison of
Discriminant Analysis versus Artificial Neural Networks,” The Journal of the
Operational Research Society 44, no. 1 (January 1, 1993): 51-60.
230

examinan la carta que el presidente de la compañía envía a los accionistas. Comparan los
resultados del análisis discriminante con los del perceptrón multicapa. El perceptrón sin
capa oculta obtenía un 65% de acierto, resultado similar al del análisis discriminante. Al
añadir una capa oculta, mejoran los resultados situándose al 76%. Si bien el añadir otra
capa oculta adicional no mejora significativamente la eficacia del modelo.
Aaltonen y Östermark comparan los tres modelos estadísticos más utilizados en la
predicción del fracaso empresarial: análisis discriminante, lógit y particiones recursivas
con el perceptrón multicapa. 262 En este estudio la variable dependiente, es decir el
calificar a la empresa positiva o negativamente, se deriva de los mercados financieros,
según el valor estimado de la beta. En los resultados se produce un empate, ya que todos
los modelos fallan en el test de tres, y las mismas, observaciones.
Deng propone un modelo mixto que integra un módulo de sistema experto que
extrae de forma automática las reglas a partir de una base de datos y un perceptrón
multicapa que interacciona con el anterior. 263 Las variables de que parte son cuantitativas
y cualitativas: algunas se extraen del balance y cuenta de resultados y el resto informan
de la gerencia y las relaciones pasadas del cliente con el banco. Finalmente agrupa las
empresas en tres categorías de riesgo: bajo, moderado y alto. Los resultados son buenos
pero no los compara con los obtenidos por otros modelos.
En materia de calificación de activos financieros, uno de los trabajos pioneros en la
262 J. Aaltonen and R. Östermark, “Financial Risk Classification of Finnish Companies by
Accounting Data,” in 16th Congress of the European Accounting Association (Turku,
Finland, 1993).
263 Pi-Sheng Deng, “Automating Knowledge Acquisition and Refinement for Decision
Support: A Connectionist Inductive Inference Model,” Decision Sciences 24, no. 2 (3,
1993): 371-394.
231

calificación de obligaciones con redes neuronales es el de Dutta y Shekhar y Dutta,
Shekhar y Wong, quienes aplican perceptrón multicapa y regresión lineal, comparando
los resultados con los obtenidos por la agencia Standard & Poors. 264 Utilizan información
de cuarenta y siete compañías, reservando diecisiete para el test. Los resultados son
claramente favorables al modelo neuronal, ya que en el test, clasifican correctamente
hasta un 88,3% de los bonos, frente a un 64,7% de la regresión lineal. Un estudio que
muestra así las limitaciones de los modelos lineales en este tipo de trabajos.
Tomando como referencia comparativa el análisis discriminante, Surkan y
Singleton (1990) estudian también la calificación de obligaciones con perceptrón
multicapa. 265 Con ciento veintiséis casos y siete variables, todas ellas extraídas de los
estados financieros de las empresas, los resultados son muy superiores en la red neuronal,
ya que en ella se obtienen clasificaciones correctas que varían entre el 45 y el 90%,
mientras que en el análisis discriminante el rango de acierto fluctúa entre el 38 y 47%.
En general, las redes neuronales parecen comportarse mejor en la predicción a largo
plazo con componentes no lineales, aunque no están claras las mejorías observadas en
series cortas y estacionales.
264 Soumitra Dutta, Shashi Shekhar, and W. Y Wong, “Decision support in nonconservative
domains: generalization with neural networks,” Decision Support
Systems 11 (June 1994): 527–544; S. Dutta and S. Shekhar, “Bond rating: a
nonconservative application of neural networks,” in IEEE International Conference
on Neural Networks (presented at the Proceedings of 1993 IEEE International
Conference on Neural Networks (ICNN '93), San Diego, CA, USA, 1988), 443-450
vol.2, http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=23958.
265 A.J. Surkan and J.C. Singleton, “Neural networks for bond rating improved by
multiple hidden layers,” in International Joint Conference on Neural Networks (San
Diego, CA, n.d.), 157-162, http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?
arnumber=137709.
232

El análisis fundamental trata de valorar los factores económicos más importantes
del entorno y contempla la evolución económico-financiera de las empresas. Wong,
Wang, Goh y Quek diseñan una red neuronal borrosa que combina diferentes
herramientas de Inteligencia Artificial para obtener una cartera óptima de acciones. 266
Concretamente su modelo es una red neuronal fuzzy que consta de tres módulos. El
primero contiene treinta y dos reglas del tipo si-entonces proporcionadas por especialistas
humanos, el segundo es un procesador de reglas fuzzy y el tercero un perceptrón
multicapa. El modelo utiliza información del mercado de valores, así como ratios
financieros. En el artículo se realiza un test con ochocientas empresas, con el objetivo de
predecir las rentabilidades de las acciones, obteniendo resultados satisfactorios.
Algunas aplicaciones comerciales de la metodología ofrecen también interés
desde la perspectiva de este trabajo. Por ejemplo, Marose describe una aplicación híbrida
del Chase Manhattan Bank para la concesión de préstamos, que incorpora herramientas
estadísticas y un perceptrón multicapa y que proporciona una clasificación de las
empresas prestatarias en buenas, malas y críticas. 267 De igual parecida Barker desarrolla
una red experta para la concesión de préstamos mediante un modelo que incorpora una
concha de sistema experto, un simulador de red neuronal, y un gestor de bases de datos. 268
Los tres programas comparten ficheros, de forma que al introducir los datos de la
266 F. S. Wong et al., “Fuzzy Neural Systems for Stock Selection,” Financial Analysts
Journal 48, no. 1 (January 1, 1992): 47-74.
267 Robert A Marose, “A financial neural-network application,” AI Expert 5 (March 1990):
50–53.
268 D. Barker, “Analyzing Financial Health: Integrating Neural Networks and Expert
Systems,” in Neural Networks in Finance and Investing: Using Artificial Intelligence
to Improve Real-world Performance (Irwin Professional Publishing, 1996), 83.
233

empresa el sistema experto analiza los ratios financieros y la red neuronal realiza los
correspondientes cálculos.
5.8.2 Redes Neuronales Supervisadas
Las redes neuronales supervisadas presentan como unidad básica el “perceptrón”
o neurona artificial, que presenta una forma de procesar datos semejante a las neuronas
biológicas. 269 Su funcionamiento se puede explicar matemáticamente por medio de la
ecuación 5.1, donde X son las N fuentes de información ponderadas cada una por N
pesos, ó W.
Ecuación 5.1
N
H i t=∑ j =1
X j ×W j
La suma de todas las entradas ponderadas se conoce como regla de propagación, y
el resultado de dicho sumatorio es el potencial sináptico, representado en la ecuación por
la letra H. La neurona sólo se activa cuando el potencial sináptico alcanza un
determinado umbral. En ese momento el potencial sináptico se convierte en la variable
de la función de transferencia, de forma que:
H i tqentonces f [ H i t]
Existen cinco tipos diferentes de funciones de transferencia: escalón, lineal,
logaritmo sigmoidea, tangente sigmoidea y gaussiana. El resultado final de la función de
transferencia constituye la respuesta de la neurona (véase la figura 5.15).
269 Rosenblatt, “The perceptron.”
234

Figura 5.15: Neurona artificial con función tangente sigmoidea de transferencia 270
270 Pablo Garcia Estevez, Las Redes Neuronales Supervisadas (Pendiente de publicación,
2005), 2.
235

Mientras que individualmente las neuronas no tiene capacidad para realizar
procesos lógicos, cuando se agrupan en un conjunto sí pueden resolver problemas de
cálculo lógico; y esto constituye la gran ventaja de los sistemas complejos formados por
la organización en redes de elementos simples. Uno de los ejemplos más frecuentes de
redes neuronales consiste en tres capas: la primera donde entran los datos, la segundo que
es una capa oculta donde se procesan los datos, y la tercera que emite los resultados. El
numero de neuronas en cada capa es variable según el diseño que se decida aplicar y el
tipo de trabajo que vaya a realizar la red. El resultado obtenido por cada neurona se
transmite a todas las neuronas de la capa siguiente. 271
271 R Hecht-Nielsen, “Theory of the backpropagation neural network,” in International
Joint Conference on Neural Networks (Washington, DC, USA, 1989), 593-605,
http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN.1989.118638.
236

Figura 5.16: Esquema de una red neuronal con tres neuronas en la capa de entrada,
cuatro en la capa oculta, y dos en la de salida 272
272 Garcia Estevez, Las Redes Neuronales Supervisadas, 4.
237

La figura 5.16 muestra una red neuronal tipo. En ella, se aprecia como cada
neurona está conectada –y envía información– a todas las neuronas de la capa siguiente.
Cada conexión se pondera por su correspondiente peso sináptico, por tanto entre la capa
de entrada y la capa oculta hay doce pesos sinápticos. En la capa oculta, cada neurona
determinará sus potencial sináptico y lo aplicará a la función de transferencia. El
resultado de esta ecuación es la información que se envía a cada neurona de la capa de
salida. Esta información se encuentra nuevamente ponderada por los pesos sinápticos de
las conexiones entre las neuronas de la capa oculta y las neuronas de la capa de salida.
Tras repetir el mismo proceso en las neuronas de la capa de salida, se obtienen los
resultados.
Este proceso se puede representar de manera matricial, facilitando la comprensión
del sistema. Siguiendo el ejemplo de la figura 5.16, la matriz de entradas estará
representada por X, mientras que la matriz de los pesos sinápticos viene representada por
W y la matriz H representa los potenciales sinápticos de cada neurona de la capa oculta.
1,
1
( X X X ) × W W W W = ( H H H H )
1
2
3
⎛ W
⎜
⎜
⎜
⎝ W
1,
2
1,
3
W
W
2,
1
2,
2
2,
3
W
W
Cuando alimentamos las funciones de transferencia con los valores de la matriz de los
3,
1
3,
2
3,
3
potenciales sinápticos obtenemos la matriz Y de salidas de las neuronas de la capa oculta.
Estás serán ponderadas por la matriz W’ de pesos sinápticos que unen la capa oculta con
la capa de salida. El resultado será la matriz H de potencial sináptico de la capa de salida
que servirá para alimentar las funciones de transferencia de esta capa y que su resultado
será la matriz Z de resultado de la red.
W
W
4,
1
4,
2
4,
3
⎞
⎟
⎟
⎟
⎠
1
2
3
4
238

( H H H H ) ( Y Y Y Y )
f =
1
2
3
1,
1
4
1,
2 2,
2
( Y Y Y Y ) ×
= ( H ' H ' H ' H ' )
1
2
3
4
⎛ W '
⎜
⎜ W '
⎜ W '
⎜
⎝ W '
1,
3
1,
4
W '
W '
W '
W '
2,
1
2,
3
2,
4
( H ' H ' H ' H ' ) ( Z Z Z Z )
f =
1
2
3
4
⎞
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
Los pesos sinápticos presentan inicialmente un valor aleatorio y posteriormente se
van ajustando mediante un proceso de entrenamiento. En este proceso se introducen los
datos finales obtenidos de manera independiente y se aplica un algoritmo de aprendizaje
a la red, que modifica paulatinamente el valor de los pesos hasta que los resultados de la
red neuronal se ajustan a los deseados. Cuando se finaliza la fase de entrenamiento se
introduce un nuevo cuerpo de datos para comprobar si los resultados se ajustan a lo
deseado. Si no es así, se volverán a ajustar los pesos hasta que la red ofrezca un
rendimiento óptimo.
Existen varios tipos de redes neuronales, aunque la más utilizada es la llamada
perceptrón multicapa (multi-layer perceptron). Esta red generalmente está formada por
tres capas (de entrada, oculta, y de salida) y emplea funciones sigmoideas como
funciones de transferencia. Por otro lado, las funciones en la capa de salida pueden ser
sigmoideas o lineales. Sin embargo, el principal elemento diferenciador en las redes
perceptrón multicapa es la regla de aprendizaje mediante retropropagación regresiva
(backpropagation). Esta regla modifica los pesos sinápticos según la diferencia entre el
1
1
1
2
2
3
2
3
4
4
3
4
239

valor emitido por la red y el valor objetivo. 273
En la realidad, existen diferentes variantes de la Regla BP que se utilizan en
función del problema que se quiera resolver. La Regla BP puede trabajar de dos maneras:
Aprendizaje por lotes o aprendizaje en serie. El aprendizaje por lotes acumula las
variaciones de los pesos y al final de cada ciclo, actualiza a la vez todos los pesos. El
aprendizaje en serie va actualizando los pesos cada vez que se presenta un dato. Una
desventaja del aprendizaje en serie es que se debe respetar el orden de presentación de las
entradas, mientras que en el aprendizaje por lotes el orden no tiene importancia. La
ventaja del aprendizaje en serie es su velocidad mientras que la ventaja del aprendizaje
por lotes es que se puede aplicar a la mayoría de los problemas.
Existen diferentes programas informáticos que permiten manejar redes neuronales
de manera sencilla. Uno de los más potentes, y el que aquí vamos a utilizar, el la Toolbox
de Redes Neuronales de MatLab. Una de las decisiones que debe realizar el analista a la
hora de diseñar una red neuronal es elegir el algoritmo de aprendizaje. El Toolbox de
MatLab ofrece diferentes algoritmos que tienen unas características específicas. Es muy
difícil elegir el algoritmo adecuado para cada problema. Un algoritmo que es rápido y
consigue soluciones satisfactorias para un problema no es eficaz para otro, o se vuelve
muy lento. Hay veces que es preferible un algoritmo que trabaje de manera lenta, debido
al resultado que se quiere obtener, y otras veces se necesita rapidez y la precisión de los
datos no es tan importante. En la Tabla 5.6 se muestra una lista de los algoritmos que
ofrece MatLab ordenador de más lento al más rápido. Generalmente se aconseja elegir el
273 Hecht-Nielsen, “Theory of the backpropagation neural network”; David E. Rumelhart,
Geoffrey E. Hinton, and Ronald J. Williams, “Learning representations by backpropagating
errors,” Nature 323, no. 6088 (October 9, 1986): 533-536.
240

más rápido e ir eligiendo, si no es muy preciso, los siguientes, que aunque menos rápidos
pueden darnos mejores precisiones. De todos modos el algoritmo Levenberg – Marquardt
es el mejor algoritmo para problemas que no sean muy grandes.
241

Tabla 5.6: Diferentes algoritmos de aprendizaje del Toolbox de Redes Neuronales
Algoritmo Sentencia MatLab
Variable (Variable learning rate) traingdx
Rprop trainrp
Gradiente conjugado escalar (Scaled Conjugated. Gradient) trainscg
Fletcher Powell CG traincgf
Polak Ribiére CG traincgp
Powell Beale CG traincgb
Secante de un paso (One Step Secant) trainoss
Quasi Newton BFGS trainbfg
Levenberg Marquardt trainlm
242

5.8.3 Resultados del Modelo y Análisis de Sensibilidad
El modelo propuesto es una red neuronal MLP [10 10 1] con diez inputs de
entrada, que son las variables elegidas en este trabajo. El número de neuronas de entrada
está condicionado al rendimiento de la red. Después de numerosas pruebas hemos
llegado a la conclusión de que una capa oculta de diez neuronas es la mejor combinación
para el trabajo en cuestión. El tipo de función de cada neurona es una tangente
sigmoidea, mientras que en la neurona de salida la función es lineal. Por lo tanto el
resultado de la neurona de salida es la variable objetivo. La figura 5.17 muestra un
esquema con la estructura de esta red neuronal.
243

Figura 5.17: Esquema de la Red Neuronal Desarrollada
244

Desde un punto de vista práctico, el algoritmo matricial se elaboró de la siguiente
manera. En primer lugar normalizamos los datos de entrada del modelo según los valores
máximos y mínimos de cada variable. La función para normalizar dichos datos se
muestra en la figura 5.18. Véase la tabla 5.7 para la aplicación de esta fórmula con los
datos del modelo.
(tabla 5.8).
Figura 5.18: Fórmula de Cálculo de los Valores Normalizados de Entrada
X −min
X nor =2×
max−min −1
El vector de datos normalizados se multiplica por la matriz de pesos sinápticos
245

Slow Solo * 1
Tabla 5.7: Valores de Entrada Normalizados
* 2
Sparce Melodic High * 3
Saturated Bpm
Input 40 34 43 37 27 41 23 44 2 79,8667308
Máximo 45 49 48 52 35 48 52 44 47 114,184808
Mínimo 4 12 8 27 0 9 14 0 0 71,8550943
Normalizado 0,756097561 0,189189189 0,75 -0,2 0,542857143 0,641025641 -0,526315789 1 -0,914893617
-
0,621465122
* 1 : Variable Relaxed
* 2 : Variable Staccato
* 3 : Variable Transparent
246

Tabla 5.8: Matriz de Pesos Sinápticos
-1,1961595 4,03091245 1,26950678 -2,8286928 -0,4703978 0,10108661 0,68393523 2,20215463 -2,0418443 -0,0055982
-1,3382128 -1,6826946 -1,4709382 -0,8344579 -0,73712189 2,73552896 3,43384772 -0,1536429 -0,7305458 0,73674588
-0,6415753 -2,0250797 -4,1725181 -1,4291414 2,6803947 0,48202937 -2,5083517 -2,759884 0,73042719 0,76035636
-1,0238799 0,24993355 -1,2886562 0,55502107 0,61845286 -2,3578739 -3,0995797 -4,9895191 -0,198107 0,65682917
1,93800291 -0,4419695 -3,0315329 -4,3421755 -1,47722894 2,04513057 0,24699055 1,700401 -0,2077274 -0,086231
-0,0829585 -0,3695205 2,7317099 0,35815873 -1,53249594 -1,2227003 -2,323806 -0,529827 -0,559525 -1,1306512
1,0094107 -0,2302769 -3,1991366 -2,1212568 3,34203413 1,25143473 0,18921827 -0,3581989 0,19112118 3,25083182
0,17791155 -1,4793836 3,07194457 0,18780482 -1,96366027 0,78120883 -0,4385334 0,5588091 -1,7996102 -2,9624539
0,82568005 0,73163973 -2,4123835 -1,0582612 -0,54566383 -1,2368543 -3,3481358 -1,2973874 0,90722826 -1,7238301
-0,3027761 -0,4754048 0,32806295 -0,9433263 0,15474801 0,41212109 -1,0653327 2,03620244 0,28302544 -1,1423326
247

Al resultado obtenido (tabla 5.9) se le suman los umbrales de las neuronas de la
capa oculta (tabla 5.10).
Tabla 5.9
4,899238778
-2,663508182
-4,528209421
-6,565201715
2,299589655
2,136602948
-1,291926775
5,832950303
-1,217922961
3,511914561
Tabla 5.10
First Output Bias
Output before function
Obf
4,899238778 1,29350883 6,192747611
-2,663508182 1,84529064 -0,81821754
-4,528209421 0,59143009 -3,936779327
-6,565201715 -1,6248405 -8,190042232
2,299589655 0,30715805 2,606747702
2,136602948 2,50824435 4,644847295
-1,291926775 3,93347386 2,641547087
5,832950303 -2,7834339 3,049516442
-1,217922961 -2,6026861 -3,820609027
3,511914561 -2,5342997 0,977614906
Sobre estos resultados, se aplica la función tangente sigmoidea (figura 5.19) para
obtener el resultado de la capa oculta (tabla 5.12).
248

Figura 5.19: Función Tangente Sigmoidea
2
f x=
1e −2× X nor −1
Tabla 5.12: Resultado de la Capa Oculta
Output hidden layer
0,999991643
-0,674098548
-0,999238935
-0,999999846
0,989173691
0,999815275
0,989897889
0,995519982
-0,999039975
0,752031561
Los resultados de la capa oculta son, a su vez, los inputs de la capa de salida y por
lo tanto se multiplica por los pesos de esta capa (tabla 5.13).
Tabla 5.13: Pesos Sinápticos de la Capa de Salida
-0,5708753
-1,0108382
-0,9623027
0,65048271
0,79078334
-1,0082154
0,12802971
-0,8131603
-1,3556332
-0,6338616
249

Obteniendo el resultado 0,390681599 al que se le suma el umbral (-0,3498653)
para obtener el resultado final de la red. Este valor se desnormaliza con los mínimos y
máximos del conjunto de los datos objetivos y, finalmente, se obtiene el dato de salida
(tabla 5.14).
Tabla 5.14: Cálculo del Dato de Salida de la Red Neuronal
Min 0,07185229
Max -0,02632136
Output 0,02476901
En conclusión, se ha aplicado con éxito la metodología de redes neuronales
artificiales para elaborar un modelo que relaciona todos los factores musicales con la tasa
anual de crecimiento del PIB. Las predicciones del modelo se ajustan al 100% a los
datos esperados. A modo de ejemplo véase en la Tabla 5.15 el modelo en su forma
matricial con los datos musicales del año 2010. Estos datos no fueron introducidos a la
hora de entrenar el modelo. El resultado se puede observar en la casilla “output”: 2.8%.
Los datos preliminares para la tasa de cambio del PIB del 2010 fueron del 3.2%. Sin
embargo, la posterior revisión del 25 de febrero corrigió este dato al 2.8%. 274 Si se
siguiese confirmando esta relación en el tiempo, estos datos podrían ser de utilidad para
conocer “en tiempo real” el desarrollo del PIB pues el proceso de recolectar y analizar
toda la información macroeconómica que utiliza el Bureau of Economic Analysis
conlleva ciertos retrasos y la necesidad de realizar frecuentes revisiones. Aun más
importante es el hecho de que los resultados del modelo parecen aportar evidencia que
274 B. E. A. US Department of Commerce, “Bureau of Economic Analysis,” n.d.,
http://www.bea.gov/newsreleases/national/gdp/gdpnewsrelease.htm.
250

efuerza la validez de las posturas teóricas que incluyen en sus modelos el papel de las
emociones y los factores culturales en la interpretación de las decisiones económicas.
251

Tabla 5.15: Modelo de Redes Neuronales en Forma Matricial Relacionando el
Crecimiento del PIB con el Estado de Animo Social por vía de las Canciones de Moda
SLOW (

La metodología de redes neuronales también permite realizar un análisis de
sensibilidad para observar la influencia ceteris paribus de las variables musicales sobre el
modelo. De esta manera, el tempo influye de la manera prevista por la teoría: a canciones
mas rápidas, mayor activación emocional en la sociedad y por tanto mayor crecimiento
de la economía (véase la figura 5.20). La variable STACCATO –el número de canciones
de moda cada año en las que predominaron notas muy atacadas– también se comporta de
acuerdo con la teoría: a más canciones con articulación en staccato mayor activación
emocional y por ende mayor crecimiento económico (véase la figura 5.21).
Finalmente la variable SATURATED –el número de canciones de moda cada año
que se caracterizaron por tener una textura especialmente densa– 275 presenta un
comportamiento diferente al inicialmente esperado. Si bien, la literatura sobre
percepción musical ha demostrado que ciertos elementos de la textura influyen sobre la
activación emocional de las piezas, el concepto de textura saturada no había sido aplicado
todavía a ningún estudio empírico. Por tanto, es interesante observar en la figura 5.22
como la aplicación de ciertas técnicas musicales que saturan el espacio sonoro
(produciendo en ocasiones la sensación de ruido) tienen éxito en periodos de contracción
del ciclo económico.
275 En el contexto de este experimento, una textura densa puede venir dada por el tipo de
instrumentación (por ej. guitarras distorsionadas, uso frecuente de platillos), o por el
número de voces independientes (es decir, que haya multitud de líneas musicales
haciendo cosas diferentes).
253

Figura 5.20: Efecto de la Variable BPM sobre el PIB
0
71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113
-0.02
-0.04
-0.06
-0.08
-0.1
-0.12
-0.14
BPM (MEDIA)
254

0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
Figura 5.21: Efecto de la Variable STACATTO sobre el PIB
0
27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
-0.02
-0.04
Stacatto
255

-0.01
-0.02
-0.02
-0.03
-0.03
-0.04
-0.04
Figura 5.22: Efecto de la Variable SATURATED sobre el PIB
SATURATED?
0
0
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
256

5.9. Relación entre la Volatilidad de la Música Pop y la Volatilidad del S&P
Estudiamos el tempo (la velocidad musical) de todas las canciones número uno en
la clasificación Billboard entre 1960 y 2009. La experiencia musical previa de los
autores sugiere que pueden existir dos arquetipos básicos de canciones, según el uso que
le dan las personas para modificar sus estados de ánimos. Estos dos arquetipos básicos
son canciones de alta activación (excitantes) y canciones de baja activación (relajantes) o,
para facilitar su etiquetado: “baladas” y “bailables.”
A continuación, clasificamos todas las canciones de cada década en estas dos
categorías y normalizamos los valores dentro de cada categoría (restando la media
aritmética y dividiendo entre la desviación típica). Con este paso pudimos comprobar
cuanto variaba el tempo de las canciones con respecto a la “balada” o “bailable”
arquetipo de su década. Con estos datos, pudimos calcular la desviación típica de todos
los valores para cada año y los comparamos con la desviación típica de los valores
normalizados del cambio semanal del S&P. Los resultados se pueden observar en la
Figura 5.17. La coeficiente de correlación entre ambos datos es del 0,38.
Estos resultados confirman los descubrimientos de otros estudios que afirman que
existen relaciones entre las variaciones del tempo dentro de cada canción de éxito y la
volatilidad de los mercados. 276
276 Philip Maymin, “Music and the Market: Song and Stock Volatility,” Working Paper
(November 2010).
257

Figura 5.17: Relación entre la Volatilidad del S&P y la Volatilidad de las Canciones de
Moda
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
1960
1964
1968
1972
1976
1980
Desviacion Tipica
Musica
1984
Desviacion Tipica S&P
1988
1992
1996
2000
2004
2008
258

6. CONCLUSIONES Y LIMITACIONES
La premisa sobre la que se basa este trabajo de investigación es la de explorar
ciertas limitaciones en el pensamiento económico ortodoxo a la hora de explicar el
comportamiento de las personas en el mundo real. Concretamente, se trata de demostrar
que existe un vínculo entre la situación emocional de las personas de una sociedad –el
estado de ánimo social– y sus decisiones agregadas de consumo e inversión.
La teoría económica tradicional no ha considerado que este tipo de relaciones sean
significativas. Por ello, iniciamos nuestro estudio acotando el origen de esta afirmación.
Exploramos y resumimos la historia del pensamiento económico en cuanto a las nociones
de racionalidad y sus consecuencias teóricas actuales. De manera más significativa,
descubrimos que han existido otras corrientes paralelas que defienden la incorporación de
factores psicológicos en el estudio del comportamiento económico. Estas ideas han sido
propuestas tanto por autores que forman parte del canon económico –como Keynes o
Schumpeter– como por otros investigadores y teóricos en los campos de la economía
psicológica, las finanzas conductistas, y el estudio de los heurísticos mentales. Hemos
pasado revista a numerosos estudios con evidencias de que los paradigmas de
interpretación tradicionales son insuficientes para explicar satisfactoriamente los
comportamientos económicos y financieros reales.
La teoría económica tan sólo ha reconocido hasta ahora –y no de forma unánime–
los conceptos emocionales de “optimismo,” “pesimismo,” y “confianza del consumidor.”
Ante la ausencia dentro del conocimiento económico de un marco teórico lo
suficientemente sofisticado como para estudiar las emociones y sus efectos sobre la
259

conducta, se ha realizado una síntesis comprensiva de las distintas teorías y formas de
clasificar las emociones, descubriendo que el modelo estrés–activación de Thayer puede
ser valioso para su aplicación al estudio económico. Además, se han establecido las
bases de los fenómenos de inducción, empatía, y contagio emocional que justifican la
existencia de un estado de ánimo social. Hemos recogido estudios que demuestran que
las emociones están involucradas en la toma de decisiones financieras. Paralelamente,
hemos explorado la historia de las teorías sobre la emoción en la música y las últimas
investigaciones científicas que relacionan características musicales concretas con las
distintas dimensiones del modelo emocional de Thayer. La dimensión social de la música
se ve reflejada en la teoría de la “música como herramienta,” según la cual las personas
utilizan la música para ajustar su estado emocional al de su entorno.
Además, realizamos un resumen de la literatura de marketing sobre el efecto de la
música en diversos comportamientos económicos. Revisamos también otros estudios
relevantes que demuestran la existencia de relaciones entre el carácter emocional de
ciertos objetos culturales de comunicación masiva (portadas de revistas, letras de
canciones, o discursos presidenciales), la confianza de los consumidores, y el PIB.
Basándonos en estos fundamentos teóricos y las experiencias empíricas anteriores,
estudiamos el cuerpo de las canciones de moda entre 1960 y 2009 tal como lo define la
revista Billboard en sus listas de éxitos. Planteamos y rechazamos la hipótesis de que si
la gente utiliza la música como una droga, entonces el consumo musical debe aumentar
en periodos de recesión económica. A continuación, planteamos la hipótesis de que las
personas consumen diferentes tipos de música en función de la fase del ciclo económico.
260

Analizamos la música de ciertos momentos considerados económicamente significativos
y extrajimos una serie de características determinantes de su carácter emocional. En base
a las frecuencias anualizadas de esas características pudimos construir un modelo que
relaciona al 100% el carácter emocional de las canciones de moda con la tasa de
crecimiento del PIB norteamericano. Descubrimos que las variables que la literatura ha
estudiado más –como el tempo o la articulación en staccato– se comportan de acuerdo
con nuestras predicciones. Sin embargo, otras variables definidas específicamente para
esta investigación –como la textura saturada– se comportan de forma contraria y
justifican una mayor investigación en cuanto a su efecto emocional. La música se vuelva
más ruidosa en la fase de contracción del ciclo económico, en concordancia con las
observaciones de autores como Prechter.
El desarrollo del presente estudio ha tenido que afrontar algunos obstáculos cuyo
conocimiento puede ser valioso en futuras investigaciones. En primer lugar el concepto
de canción de éxito depende en cierta medida del algoritmo clasificador desarrollado por
la empresa Billboard Inc. la cual a su vez utiliza datos de Nielsen SoundScan. Estos
algoritmos han variado a lo largo de la historia de la lista Hot 100. Mientras que
consideramos que la selección de canciones realizada ha sido representativa del carácter
emocional de cada año, se podrían incluir otras bases de datos elaboradas por otras
entidades. En segundo lugar, el tipo y número de variables incluidas en el modelo
también puede ser reconsiderado según aparezcan nuevos conocimientos en el campo de
la psicología de la música. Finalmente, se podrían explorar métodos alternativos de
medición de las variables musicales que incluyan herramientas de análisis psicoacústico
261

computerizado.
Si bien el estudio empírico realizado ha sido novedoso, esperamos que las
mayores aportaciones realizadas por este trabajo hayan sido de naturaleza teórica al poner
en evidencia la necesidad de crear nuevos paradigmas que interpreten aún mejor el
comportamiento económico de las personas. Consideramos que el concepto de estado de
ánimo social puede ser un avance en esa dirección.
262

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